简单介绍一下标题上的几个函数,set_index()可以把用字符串、字符串列表或数组设置为dataframe的新索引,但必须与原dataframe的长度一致;reset_index()重置dataframe的索引,重置后的索引默认是整数索引;reindex()按照给定的新索引对行/列数据进行重新排列。 创建基础数据 importnumpyasnp importpandasaspd # 创建一个时间...
DataFrame.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, fill_value=nan, limit=None, tolerance=None) 参数注释: labels:array-like,新的轴(axis)标签,轴由参数axis指定 index,columns:新索引,如果指定index参数,等价于指定labels和axis=0/'index',如果指...
import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c']) print("原始 DataFrame:") print(df) # 重置索引 df_reset = df.reset_index() print(" 重置索引后的 DataFrame:") print(df_reset) ...
reset_index()是pandas中将索引重置成自然数的方法,不会改变原始数据的内容和排列顺序。 DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=''): level: 如果行索引是多重索引,level用于设置重置哪些等级的索引。指定目标等级的索引用 int,str,tuple,list 等,默认None。 dr...
以下是 Pandas DataFrame 的常用 API 手册:DataFrame 构造函数方法 pd.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) 创建一个 DataFrame 对象,支持自定义数据、索引、列名和数据类型。DataFrame 属性属性描述 DataFrame.values 返回DataFrame 的数据部分(numpy 数组)。 DataFrame.index 返回DataFrame 的行索引。
pandas dataframe reset indexreset_index() 是 pandas DataFrame 的一个方法,用于重置 DataFrame 的索引。当你想要重新设置索引或者将现有的索引列变成一个普通的列时,这个方法非常有用。 下面是 reset_index() 方法的一些基本用法: 基本使用: python import pandas as pd # 创建一个简单的 DataFrame df = pd....
要充分利用pandas.DataFrame的reset_index，首先理解其基本用法。当你调用reset_index时，可以选择参数`drop=True`，这会删除原来的索引列；如果`drop=False`（默认值），则会在DataFrame中添加一个新的列，原有的索引变为列值。此外，还可以通过`inplace=True`来直接在原始DataFrame上进行修改，否则会...
reset_index()是pandas中将索引重置成自然数的方法,不会改变原始数据的内容和排列顺序。 DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=‘’): level: 如果行索引是多重索引,level用于设置重置哪些等级的索引。指定目标等级的索引用 int,str,tuple,list 等,默认None。
Reset the index back to 0, 1, 2: importpandas as pd data = { "name": ["Sally","Mary","John"], "age": [50,40,30], "qualified": [True,False,False] } idx = ["X","Y","Z"] df = pd.DataFrame(data, index=idx)
Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.reset_index方法的使用。 原文地址:Python pandas.DataFrame.reset_index函数方法的使用...