使用pandas的dropna函数删除含缺失值的行后,原始索引会保留,可能导致后续处理错误。建议使用reset_index(drop=True)重置索引,避免合并数据时出现多余行。正确用法示例:df = df.dropna().reset_index(drop=True)。
df.reset_index(drop=True) 1. 注意,drop=True如果不写,那原始的索引列还会在,从而多出了新索引一列。如果可以,建议加上。
问Pandas reset_index() -更改默认值为drop indexENDROP INDEX语句从表定义中删除索引。可以使用DROP ...
df.columns.name df.index.name df.columns df.index 修改索引名称 # 错误方式,不能单独修改某个索引 df.index[2]='idx5' # 整体修改行索引 idx_list = ['idx1','idx2','idx3'] df.index = idx_list #重设索引。设置下标索引,drop默认为False,不删除原来的索引 df.reset_index(drop=False) df....
pandas 删除 Dataframe 中的行和reset_index [重复]因为reset_index()的默认值是inplace=False，所以您...
newdf = df.reset_index() print(newdf) Try it Yourself » Definition and Usage Thereset_index()method allows you reset the index back to the default 0, 1, 2 etc indexes. By default this method will keep the "old" idexes in a column named "index", to avoid this, use thedroppara...
一、pd中drop()函数用法 函数定义: DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 删除单个行数据: import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame(np.arange(16).reshape((4, 4)),index = ['Ohio', 'Colorado', 'Ut...
df.reset_index(drop=True, inplace=True)print(df) 结果: 2 删除列 要在Pandas中删除指定的列的数据,也是使用drop()方法。 可以通过传递列名称或者传递列索引,这两方法进行删除 首先,准备操作数据 # 创建DataFramedata = {'series1': ['a', 'e', 'i', 'm', 'q', 'u'], 'series2': ['b',...
set_index和reset_index rename_axis和rename 常用索引型函数 where函数 mask函数 query函数 重复元素处理 duplicated方法 drop_duplicates方法 抽样函数 参考内容 单级索引 loc方法、iloc方法、[]操作符 最常用的索引方法可能就是这三类,其中iloc表示位置索引,loc表示标签索引,[]也具有很大的便利性,各有特点。总结成一...
要么使用reset_index=True参数 调用df.reset_index(drop=True)将行从0重新索引到len(df)-1, 使用keys参数可以解决MultiIndex的二义性(见下文)。 如果dataframe的列不能完美匹配(不同的顺序在这里不计算在内),Pandas可以取列的交集(默认值kind='inner ')或插入nan来标记缺失值(kind='outer'): 水平叠加 concat...