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) ...
DataFrame.reset_index(level=None,drop=False,inplace=False,col_level=0,col_fill='') For DataFrame with multi-level index, return new DataFrame with labeling information in the columns under the index names, defaulting to ‘level_0’, ‘level_1’, etc. if any are None. For a standard ind...
参考链接:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.reset_index.html#pandas-dataframe-reset-index DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')[source] Reset the index, or a level of it. Reset the index of the ...
reset_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.DataFrame({ 'A': ['A0'...
Python Pandas DataFrame.reset_index() Python Pandas DataFrame.reset_index() Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个,它使导入和分析数据变得更加容易。 Pandasreset_index()是一个重置数据帧索引的方法。 reset_index()方法设置一个从0到...
df = df.reset_index()构造数据 按条件筛选后，index非连续 重设index 拓展：在筛选后的 dataframe 中...
When I call reset_index on a Series object with arguments inplace=True, it does not work. See the code example below. Am I missing something here? (I am using "0.9.0", checked with pandas.version) ts_a=pandas.Series([1]*3+[2]*3+[3]*4,range(10))ts_b=pandas.Series([2]*3...
如果使用reset_index()方法,则可以将pandas.DataFrame,pandas.Series的索引索引(行名称,行标签)重新分配为从0开始的序列号(行号)。 如果将行号用作索引,则通过排序更改行的顺序或删除行并得到缺少的号码时,重新索引会更容易。 当行名(行标签)用作索引时,它也可用于删除当前索引或恢复数据列。您可以使用set_index...
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 DataFrame reset_index 合并数据后,重新设置索引 importpandasaspdimportnumpyasnp df_top=pd.DataFrame(np.ones((3,2)))df_bottom=pd.DataFrame(np.zeros((3,2))) df_top df_bottom # 合并完成之后,会发现index乱了new_df=pd.concat([df_top,df_bottom])new_df ...