Next, we can sort the rows of our pandas DataFrame according to this list using the reindex function:data_new1 = data.reindex(new_index) # Apply reindex function print(data_new1) # Print updated DataFrameAs shown in Table 2, we have created a new pandas DataFrame by running the previous...
* 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) '''...
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':[30,28]}df2=pd.DataFrame(data2)df1_reindexed=df1.reindex(df2....
参考链接:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.reindex.html#pandas.DataFrame.reindex 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 n...
Python pandas.DataFrame.reindex函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。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...
Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。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pand...
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) ...
我将week设置为索引,使用fill_value选项重新索引: start, end = df['week'].agg(['min','max']) df.set_index('week').reindex(np.arange(start, end+1), fill_value=0)...
pandas 中reindex的使用 pandas中的reindex方法可以为series和dataframe添加或者删除索引。 方法:serise.reindex()、dataframe.reindex() 如果新添加的索引没有对应的值,则默认为nan。如果减少索引,就相当于一个切片操作。 import numpy as np import pandas as pd...
pandas(四)DataFrame新增列、修改列、删除列 一、pandas 新增数据列 直接赋值、apply、assign、分条件赋值 修改列的值方法 df.loc[:, 'bWendu'] = df['bWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32') df.loc[:, 'yWendu'] = df['yWendu'].str.replace('℃', '').astype('int32')...