注意:drop为False,inplace为True时,索引将会还原为列 官网例子 df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],'year': [2012, 2014, 2013, 2014],'sale': [55, 40, 84, 31]})#设置单个列作为索引df.set_index('month')'''year sale month 1 2012 55 4 2014 40 7 2013 84 10 2014 31''...
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选项:drop=True表示删除原索引值 答案 正确答案是:C 温馨期待 期待...
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)
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...
# 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...
#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...
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...
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...
df2.reset_index(drop=True)], axis=1) 重置索引后,df0 和 df2 的索引就变得一致了。 2、join 与concat 对比,join 专门用于使用索引连接 DataFrame 对象之间的列。 df0.join(df1) 当索引不同时,join连接默认保留来自左侧 DataFrame 的行。右侧 DF 中没有左侧 DF 中匹配索引的行,会被删除,如下所示: ...
df_reset_drop = df.reset_index(drop=True) 这样,原来的索引将被丢弃,不会转换为新的列。 通过这种方式,你可以根据具体需求灵活处理索引的重置问题。 相关搜索: 重置pandas数据帧的列索引 恢复在pandas df中用作索引的列 获取Pandas df中值的行和列索引 ...