下面是重置索引的步骤: 导入pandas库:import pandas as pd 创建一个DataFrame对象,例如:df = pd.DataFrame(data) 使用reset_index()方法重置索引:df.reset_index() 如果想保留原来的索引列,可以使用reset_index(drop=False),其中drop=False表示保留原索引列。
df=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((5,4)),columns=['a','b','c','d'])#得到df:a b c d00123145672891011312131415416171819# 对其重排顺序,得到索引顺序倒序的数据df2=df.sort_values('a',ascending=False)# 得到df2:a b c d41617181931213141528910111456700123 #法一:简单粗暴:df2.index=range(len...
在这个示例中,我们首先创建了一个简单的DataFrame,其中包含姓名、年龄和城市列。然后,我们使用drop方法删除了第2行和第3行。接下来,我们使用reset_index方法将DataFrame的索引重置为默认的整数序列。注意,我们将drop参数设置为True,这将删除旧的索引列。最后,我们输出了重置索引后的DataFrame。需要注意的是,在使用drop方...
在pandas中,重置DataFrame的索引是一个常见的操作。下面我将按照你的提示,分点解释如何重置pandas DataFrame的索引,并附上相应的代码片段。 导入pandas库: 首先,你需要导入pandas库。这是使用pandas进行任何操作的基础。 python import pandas as pd 创建一个pandas DataFrame或获取一个已存在的DataFrame: 这里,我将创...
小笔总结了以下几种重置索引的方法: importpandas as pdimportnumpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((5, 4)),columns=['a','b','c','d']) #得到df: a b c d 0 01 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 13 14 15 ...
2. `reset_index`方法:`reset_index`方法可以将行索引重置为默认的整数索引,并将原有的行索引作为一个新的列添加到DataFrame中。示例代码如下: ```python df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c']) df_reset_index = df.reset_index() print(df...
让我们看看如何在从DataFrame中删除一些行后重置DataFrame的索引。 步骤: 1.导入Pandas模块。 2.创建一个DataFrame。 3.使用drop()方法从DataFrame中删除一些行。 4.使用reset_index()方法重置DataFrame的索引。 5.在每一步之后显示DataFrame。 # importing the modulesimportpandasaspdimportnumpyasnp# creating a Data...
在某些情况下,我们可能希望拥有更有意义的行标签,因此我们将选择 DataFrame 的其中一列作为 DataFrame 索引。我们可以使用read_csv()方法的 index_col 参数直接执行此操作: df = pd.read_csv('Austin_Animal_Center_Intakes.csv', index_col='Animal ID').head() ...
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。 drop: 重置索引后,是否将原来的行索引删除,默认False,不删除行索引,保存成df中的一列。
通过reset_index()方法可以重置索引 movie2.reset_index() 输出结果 4916 rows × 28 columns 2 DataFrame修改行名和列名 DataFrame创建之后,可以通过rename()方法对原有的行索引名和列名进行修改 movie=pd.read_csv('data/movie.csv',index_col='movie_title')movie.index[:5] ...