@文心快码python df reset_index 文心快码 在Python的pandas库中,reset_index函数是一个非常实用的功能,它允许你重置DataFrame的索引。下面是对reset_index函数的详细解释和使用示例: 1. reset_index函数的作用 reset_index函数的作用是将DataFrame的索引重置为默认整数索引,并可以选择是否将原来的索引列保留为DataFrame...
df.reset_index(level='class',col_level=1) speed speciesclassmax typenamefalcon bird 389.0 flyparrot bird 24.0 flylion mammal 80.5 runmonkey mammal NaN jump 当索引插入到另一个级别下时,我们可以使用参数col_fill指定在哪个级别下: df.reset_index(level='class',col_level=1, col_fill='species') ...
person = {"name": ['Tom', 'Jerry'],"age": [50,14]} df=pd.DataFrame(person,index=[2,5]) print(df) print("===") print(df.reset_index(drop=True)) A选项:reset_index:将索引重置为从0到N的顺序索引值 B选项:reset_index函数重置后索引为0,1 C选项:reset_index函重置后索引为2,5 D...
在Pandas中,当你重置DataFrame的索引时,可能会出现一个新的列,这是因为默认情况下,reset_index()方法会将原来的索引转换为一个新列。这是为了保留原始索引的信息,以便在需要时可以恢复。 基础概念 索引(Index):Pandas DataFrame中的行标签。 重置索引(Reset Index):将DataFrame的索引重置为默认的整数索引,并...
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df3.reset_index 怎么用 reset_index是一个 Pandas 数据框(DataFrame)的方法,用于重置数据框的索引。具体用法如下: df3.reset_index(drop=True, inplace=True) 其中,drop=True表示丢弃旧的索引列,inplace=True表示对原数据框进行修改,将修改后的结果覆盖原数据框。
('\nNumber of unique classes in each columns:')foriincount_dtype['name'].values:print('Type: ',i)#计算每一列不同类型的个数print(type(data.select_dtypes(i).nunique()))#<class 'pandas.core.series.Series'>print(type(data.select_dtypes(i).nunique().reset_index(drop=True)))#<class...
在重采样的DataFrame中重置索引可以使用`reset_index()`方法。重采样是指将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率,例如从天转换为月。在重采样过程中,索引可能会发生变化,因此需要重置...
df=df.reset_index(drop=True) df=df.reset_index(drop=True) === df = pd.read_csv('./train_file/train.csv').dropna() df_test = df.sample(frac=0.2, random_state=123456) df_train = df.drop(df_test.index)
reset_index 与set_index相反 df = pd.DataFrame([('bird', 389.0), ('bird', 24.0), ('mammal', 80.5), ('mammal', np.nan)], index=['falcon', 'parrot', 'lion', 'monkey'], columns=('class', 'max_speed')) df class max_speed ...