.reset_index()方法会将原有的 index 重新设置为默认的整数 index，使其从0开始并连续。代码如下：df...
可以使用reset_index()方法来重新生成连续的行索引。在筛选后的DataFrame上调用此方法，将会生成一个新的...
在接下来的篇幅中,我们将介绍如何对筛选后的DataFrame进行重置索引的操作,以便更好地展示和利用筛选后的数据。 2.3重置索引的方法 在pandas中,DataFrame对象的索引可以通过reset_index()方法来重新设置。reset_index()方法将索引列转换为数据列,并使用默认的整数索引。这在处理数据筛选条件后需要重新设置索引的情况下...
data.reset_index(drop=True, inplace=True) print(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. c1 c2 c3 0 d 4 0.7 1 c 3 0.5 2 a 2 0.3 3 a 1 0.1 1. 2. 3. 4. 5. 其中by是指用来排序的列名,可以传入多个。排序完毕以后,为了后面方便使用,我们对index进行了重置。 如果我们想对多列进行排序...
是指在数据处理中,使用pandas库的DataFrame对象的reset_index()方法将索引重置为默认的整数索引。该方法会将原来的索引列转化为一列新的整数索引,并将其作为DataFrame的一列...
# 1、按user变量筛选重复值 frame[frame.duplicated(subset=['user'])] --- user price hobby 1 zszxz 200 reading --- 上面按 user 一个变量进行查重,但没有设置 keep 参数,所以默认筛选出除了第一个以外的其它重复值。 # 2、按user变量筛选重复值,保留全部重复值 frame[...
②导入数据后指定索引df.set_index() 三、常用的索引属性 四、常用索引方法 五、索引重置reset_index() 六、修改索引值(修改列名) 一、索引概念 “索引”类似一本书的目录(页码),通过目录(页码),让我们能快速找到想看的位置。对于一个DataFrame数据框,其中: ...
1.1 重置索引:将索引修改为从1开始的整数序列 import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=4) # print(df.head(5)) #方案1: # df.index = [i for i in range(1,df.shape[0]+1)] #方案2: df.index = [i for i in ...
pandas.set_index函数: 概念:set_index函数用于将DataFrame的一列或多列设置为新的索引,将原有的索引替换掉。 分类:set_index函数属于数据重塑(reshaping)类的函数。 优势:通过设置新的索引,可以更方便地对数据进行查询、筛选和分析。 应用场景:常用于将某一列作为索引,以便更好地组织和处理数据。 腾讯云相...
df.reset_index(drop=False) df.rename_axis(index="idx_name") df.rename_axis(columns="col_name") groupby后重置索引 df.groupby("type").sum().reset_index() set_axis对索引进行修改 df.set_axis(list('ABCDEFGabc'),axis=0) ——修改行索引 ...