df.reindex(columns=["B","D"]) B D b4NaN d5NaN 在此,请注意以下事项: [bB]和[dB]处的值保持原样。这是因为[bB]和[dB]都存在于源DataFrame中。 [Db]和[Dd]处的值为NaN。这是因为源 DataFrame 中不存在[Db]和[Dd]。 指定方法 考虑以下 DataFrame : df = pd.DataFrame({"A":[2,3],"B":...
* pandas 0.22.0 Pandas DataFrame reindex 重置行索引 import pandas as pd import numpy as np my_df = pd.DataFrame(data=np.arange(20).reshape(4,5), # 4*5的矩阵 index=list("acef"), # 行索引 缺少bd,一会用reindex补上 columns=list("ABCDE")) # 列索引 print("my_df\n",my_df) '''...
Itstudent_dfresets the index of the DataFrame to the default index.inplace=TrueThe changes are made in the original DataFrame itself. If we usedrop=False, the initial index will be placed in the DataFrame as a column. If we usedrop=False,reset_index()after using the method, the initial ...
例如,你可能需要根据另一个 DataFrame 的索引来重新索引当前 DataFrame。 示例代码 6:根据另一个 DataFrame 的索引进行 Reindex importpandasaspd data1={'name':['Alice','Bob','Charles','David','Edward'],'age':[25,27,22,32,29]}df1=pd.DataFrame(data1)data2={'name':['Frank','Grace'],'age...
DataFrame.reindex(labels=None,index=None,columns=None,axis=None,method=None,copy=True,level=None,fill_value=nan,limit=None,tolerance=None)[source] Conform Series/DataFrame to new index with optional filling logic. Places NA/NaN in locations having no value in the previous index. A new object ...
二、Dataframe整表修改 仍以该表为例 1.新增表中的列名 新增four 列 columns = data1.columns.values.tolist() #获取原表列名 columns.append('four') #新增列名到列表 data1 = data1.reindex(columns = columns) #将新列名保存到表中 2.修改表中的列名 ...
reindex() 方法允许您更改行索引和列标签。语法 dataframe.reindex(keys, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance)参数 method, copy,level, fill_value, limit, tolerance 参数都是 关键字参数。参数值描述 keys 必填。包含行索引或列标签的字符串或列表 method None'backfill''bfill''pad''ffill'...
DataFrame.dropna(labels, index, columns, axis, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance) 参数 返回值 它返回一个带有改变过的索引的DataFrame。 示例代码:DataFrame.reindex() 默认情况下,轴是0即行,所以行将被重新索引。 importpandasaspddataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0:60,1:100,2:...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。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.reindex方法的使用。
ii)DataFrame.reindex II.rename(重命名轴标签) .rename(self, index=None, columns=None, copy=True, inplace=False) i)单层索引 frame.rename(index={0:'zero',1:'one',2:'two',3:'three'}) ii)复合索引frame2.rename(columns={'Red':'RED'},level=1) ...