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...
df.set_index(keys,drop=True,append=False,inplace=False,verify_integrity=False,) index=[]columns=[]df.set_index(index=index,columns=columns)df.set_index(['A','B'],inplace=True) 2. reset_index df.set_index(keys,drop=True,append=False,inplace=False,verify_integrity=False,) 3.rename df...
调用在DataFrame对象的reset_index,可以重置索引。该操作与set_index正好相反。 level:重置索引的层级,默认重置所有层级的索引。如果重置所有索引,将会创建默认整数序列索引。 drop:是否丢弃重置的索引列,默认为False。 inplace:是否就地修改,默认为False。 df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (5, 3)))...
reset_index:默认drop=False,可以获得新的index,原来的index变成数据列保留下来,第一列会添加计数的数字,不会使用数据中的index。 rename:进行重命名,此处将item_id替换成hour_counts,inplace为是否原地填充。 pd.merge:将两个表合并在一起,横向合并,on代表通过某个主键,how指左合并,每行一一对应。 loc函数:通过...
().reset_index(drop=True).rename(columns={0:'NUNIQUE'}))# 0 4# 1 3# 2 2# dtype: int64# 第六种写法:对于df,没有rename列名,那sort_values用法是sort_values(by=[0]),默认升序print(data.select_dtypes(i).nunique().reset_index().sort_values(by=[0],ascending=False))# index 0# 0 ...
接下来,我们将为这个 DataFrame 添加一个新的列,作为序号。在 Pandas 中,可以使用reset_index方法来生成序号,并可选择是否将原有索引列丢弃。 df_with_index=df.reset_index(drop=False)df_with_index.rename(columns={"index":"序号"},inplace=True)print(df_with_index) ...
df.drop_duplicates(keep=False) --- 输出结果如下: A B C D 1 0 2 0 0 2 1 5 4 1 根据指定列标签去重 import pandas as pd data={ 'A':[1,3,3,3], 'B':[0,1,2,0], 'C':[4,5,4,4], 'D':[3,3,3,3] } df=pd.DataFrame...
['c','d'],drop=False)设置索引,并且在原有列中保留 df2.reset_index()将df的所有索引转化为列 df2.reset_index('Z')将单个索引转化为列 df2.reset_index('Z',drop=True)直接删除指定索引 df2.reset_index(inplace=True)设置了参数表示原地修改 df.reindex(index=list1,columns=list2)筛选行索引和...
引，df.reset_index（）还原索引 set_index DataFrame可以通过set_index⽅法，可以使⽤现有列设置单索引和复合索引 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)参数：1. keys：label or array-like or list of labels/arrays，这个是需要设置为索引的列名，...
df.to_csv('new_file.csv', index=False) # index=False表示不保存索引列 ```在使用DataFrame时，需要注意以下几点：1. **数据类型**：在创建DataFrame时，需要考虑到数据的类型。例如，如果数据中包含字符串类型，那么DataFrame将默认将所有列都视为字符串类型。如果需要其他类型的数据，例如整数或浮点数，需要...