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...
在pandas中,重置DataFrame的索引是一个常见的操作,尤其是在对数据进行排序或删除某些行后,索引可能不再连续或有意义。下面是如何使用reset_index方法来重置pandas DataFrame索引的详细步骤和示例: 调用pandas库的reset_index方法: reset_index方法是pandas DataFrame的一个内置方法,用于重置DataFrame的索引。你可以通过调用...
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...
排序操作会保留原始DataFrame的索引。如果需要重置索引,可以使用reset_index方法。 sorted_df_reset = sorted_df.reset_index(drop=True) print(sorted_df_reset) 总结 Pandas DataFrame提供了丰富的排序功能,可以根据单列或多列进行升序或降序排序,并支持自定义排序规则。通过掌握这些排序方法,我们可以更方便地对数据进...
pandas中DataFrame重置索引的⼏种⽅法 在pandas中，经常对数据进⾏处理⽽导致数据索引顺序混乱，从⽽影响数据读取、插⼊等。⼩笔总结了以下⼏种重置索引的⽅法：import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((5, 4)),columns=['a', 'b', 'c', 'd'...
sum().reset_index() #去掉最末尾的逗号 result['prod_full_name'] = result['prod_full_name'].apply(lambda x: x[:-1]) result就是我们想要的目标dataframe。最终的city='杭州',sub_cate='用品'的结果如下。 7.保存文件 将上一步得到的result保存成Excel,即可得到文中开头截图的结果,使用to_excel...
更改pandas中dataframe的左顺序 python pandas 所以我在这里有这个代码: rev_table = playstore.groupby(['Category','App']).\ agg({'Reviews' : 'sum', 'Rating' : 'mean'}).reset_index().sort_values(by = 'Reviews', ascending =False).head(10) 结果是这样的image_result,所以我想更改数据框...
可以通过 reset_index(drop=True) 重新设置索引。...常见问题:分组结果为空:如果分组键中存在缺失值,可能会导致分组结果为空。可以通过 dropna=False 参数保留包含缺失值的分组。...可以通过 reset_index() 将结果转换为普通 DataFrame。聚合函数应用不当:对于不同列,可能需要应用不同的聚合函数。可以通过 agg()...
reset_index() Reset the index rfloordiv() Reverse-divides the values of one DataFrame with the values of another DataFrame rmod() Reverse-modules the values of one DataFrame to the values of another DataFrame rmul() Reverse-multiplies the values of one DataFrame with the values of another...
people.eval("body_mass_index = weight / (height/100) ** 2", inplace=True) people 在expression中使用 @ 来引用变量 overweight_threshold=30 people.eval('overweight = body_mass_index > @overweight_threshold', inplace=True) people Querying a Dataframe ...