# reset_index(drop=True)之后,series还是series,df还是df。# 第一种写法:seriesprint(data.select_dtypes(i).nunique())# A 4# B 3# C 2# dtype: int64# 第二种写法:df,所以有默认列名print(data.select_dtypes(i).nunique().reset_index())# index 0# 0 A 4# 1 B 3# 2 C 2# 第三种写...
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=”) 参数: level:int, str, tuple, or list, default None,仅从索引中删除给定的级别。默认情况下删除所有级别。 drop:bool, default False,drop为False则索引列会被还原为普通列,否则会丢失 inplace:bool, default Fa...
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...
#df.drop_duplicates(['B'],keep=False) print(df1) --- 输出结果如下: A B C D 1 3 1 5 3 2 3 2 4 3 从上述示例可以看出,删除重复项后,行标签使用的数字是原来的,并没有从 0 重新开始,那么我们应该怎么从 0 重置索引呢?Pandas 提供的 reset_index() 函数会直接使用重置后的索引。如下所示:...
2. reset_index df.set_index(keys,drop=True,append=False,inplace=False,verify_integrity=False,) 3.rename df.rename(mapper=None,#str.lowerindex=None,columns=None,axis=None,copy=True,inplace=False,level=None,errors='ignore',)df.rename(lambdax:x+'1',axis=1)df.columns=list(interables)#上...
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)
在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行...
1,df.reset_index(drop=True) 重置索引,会创建一个新对象。默认保留原来索引,加上drop=True删除原来索引。 2,df.set_index() 设置一列索引。 3,df.drop() 删除指定行值或列值(axis = 1 列 axis = 0 行,默认为行)。 df.drop(index=df[df["价格"].isnull()].index, inplace=True) # 例如:删除...
数据清洗时,会将带空值的行删除,此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引,可以使用 reset_index 重置索引。 df.reset_index(drop=True) 输出: rename 重命名用于更改行列的标签,即行列的索引。可以传入一个字典或者一个函数。在数据预处理中,比较常用。
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