df = df.reset_index(drop=False) df reindex() 参数: ● index:用于指定新的行索引/标签。可以是列表、数组、Index对象或任何可迭代对象。 ● columns:用于指定新的列标签(仅对DataFrame有效)。可以是列表、数组、Index对象或任何可迭代对象。 ● fill_value:用于填充新索引/标签中缺失值的值(默认为NaN)。当...
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') drop 参数表示是否删除原始索引,如果设置为False,那么索引转换为列;如果设置为True,表示把索引删除。 有如下数据df,存在一个行索引: df = pd.DataFrame([('bird', 389.0), ('bird', 24.0), ('mammal', 80.5)...
下面是一个使用 reset_index() 方法删除多重索引的示例：首先我们新建一个数据，并对其分组聚合：import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Gill', 'Bob', 'Emily', 'Carol', 'David', 'Firth'],'Age': [30, 35, 25, 45, 35, 40, 20],'City': ['Beijing', 'Paris'...
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...
dropna().reset_index(drop=True) #view updated DataFrame print(df) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 team points assists rebounds 0 A 18.0 5.0 11.0 1 C 19.0 7.0 10.0 2 D 14.0 9.0 6.0 3 E 14.0 12.0 6.0 4 H 28.0 4.0 12.0 这时候,已删除具有缺失值的每一行,并重置了...
# 使用Reset_index方法重置索引为默认整数范围 reset_df = df.reset_index() 在这个例子中,我们创建了一个包含两列的DataFrame,并为其指定了一个自定义的索引。然后使用Reset_index方法将其索引重置为默认的整数范围。通过执行Reset_index操作,我们得到了一个新的DataFrame,其中原来的索引列被转换为普通的数据列。需...
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)
在Pandas中,可以使用`reset_index()`方法来重置DataFrame的索引。示例代码如下: import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df ...
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=''): level: 如果行索引是多重索引,level用于设置重置哪些等级的索引。指定目标等级的索引用 int,str,tuple,list 等,默认None。 drop: 重置索引后,是否将原来的行索引删除,默认False,不删除行索引,保存成df中的一列。
使用result = result.reset_index(drop=True)来改变index就可以了, reset_index by default does not modify the DataFrame; it returns a new DataFrame with the reset index. If you want to modify the original, use the inplace argument: df.reset_index(drop=True, inplace=True). Alternatively, ...