df = df.reindex(columns=[]),在原数据结构上新建列,方法与新建行一样 法四: df2 = df2.set_index(keys=['a','c'])#将原数据a, c列的数据作为索引。#drop=True,默认,是将数据作为索引后,在表格中删除原数据#append=False,默认,是将新设置的索引设置为内层索引,原索引是外层索引 #输出df2,注意a,c...
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。 重置索引的优势是可以重新组织数据,并且使数据更易于处理和分析。它常用于数据...
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...
这个会直接取出A列中的唯一值 四、重新设置索引 df = df.reset_index(drop = True) 重新设置行索引
为pandas DataFrame设置新的索引是通过使用set_index()函数来实现的。set_index()函数允许我们将一个或多个现有的列作为新的索引,并返回一个新的DataFrame。 使用set_index()函数时,我们可以指定要设置为索引的列名或列名的列表。如果要设置多个索引,可以传递多个列名作为列表。下面是一个示例:...
或者我们还可以使用 set_index() 方法将 DataFrame 的任何列设置为 DataFrame 索引: df = pd.read_csv('Austin_Animal_Center_Intakes.csv').head()df.set_index('Animal ID', inplace=True) df Output: Animal ID Name DateTime MonthYear Found Location Intake Type Intake Condition Animal Type Sex upon...
pandas.core.frame.DataFrame 1. 我们可以选择重置其中一个索引: 在重置索引的同时,直接丢弃原来的字段信息:下面的sex信息被删除 In [41]: df5.reset_index(["sex"],drop=True) # 非原地修改 1. 列方向上的索引直接原地修改: df5.reset_index(inplace=True) # 原地修改 ...
在Pandas中,DataFrame的索引是一个非常重要的概念,它可以帮助我们快速定位和访问数据。当我们使用drop方法删除某些行或列后,索引可能会发生变化。为了保持数据的一致性和完整性,我们需要重置索引。在Pandas中,可以使用reset_index方法来重置DataFrame的索引。reset_index方法将DataFrame的索引设置为默认的整数序列,从0开始递...
Pandas DataFrame之重新索引 1.reindex可以对行和列索引 默认对行索引,加上关键字columns对列索引。 import pandas as pd data=[[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3],[4,4,4,4]]df = pd.DataFrame(data,index=['d','b','c','a'])print(df) ...