要在使用dropna函数后重置索引,我们可以使用以下语法: #drop rows with nan values in any column df = df.dropna().reset_index(drop=True) #view updated DataFrame print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 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 ...
reset_index() :重置索引 rename() :修改列的索引名称 格式:rename(columns={"原来的列名:新的列名"}) 但是这个修改并不会对数据本身进行修改,我们还需要设置inplace=True,让我们做出的改动作用在这个数据本身 sort_values('列名') 根据列中值的大小,从小到大排序 如果想要从大到小排序,在上面的基础上再设置:...
2.4 重置索引:df.index=values 使用赋值的方法。 【注:重置索引后,不会将原来的索引列作为新的一列保留。】 import pandas as pd #读取数据,同时,使用index_col选取第一列作为索引列。 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=3,index_col=0) df.index = range...
temp1=deviceid_packages.drop(['apps'], axis=1) 二、sort_values()函数 pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by,可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。 1.sort_values()函数的具体参数 Usage: DataFrame.sort_values(by=‘##’,axis...
data = data.append(row,ignore_index=True) data 注:添加数据,添加到了最后一行,并且索引也跟着发生了变化!!! 总结: 本次案例使用了两种功能: 1.利用drop()方法删除数据,用到的其他方法是.index.values[0]获得数据删除数据所在的行。 2.利用append()方法添加数据,注意数据添加到了最后一行,并且DataFrame索引发...
na_values:设置需要将值替换成 NaN 的值,Pandas 默认 NaN 为缺省,可以用来处理一些缺失、错误的数值。列表格式 encoding:用于 unicode 的文本编码格式,字符串格式￥ 写入数据到csv文件 数据写入csv文件使用:to_csv() 函数 语法格式: to_csv(path_or_buf,sep,na_rep,columns,header,index) path_or_buf:字符...
df1.explode('measurement').reset_index(drop=True)2. Nunique Nunique用于计算行或列上唯一值的数量，即去重后计数。这个函数在分类问题中非常实用，当不知道某字段中有多少类元素时，Nunique能快速生成结果。用法：Series.nunique(dropna=True)# 或者DataFrame.nunique(axis=0, dropna=True)参数作用：axis：int...
>>>s2=s1.reset_index(drop=True)。>>>s2.indexRangeIndex(start=0,stop=999999,step=1)>>>s2.index.memory_usage()128 如果你是Pandas的新手,你可能会想为什么Pandas不自己做呢?对于非数字标签来说,这有点显而易见:为什么(以及如何)Pandas在删除一行后,会重新标记所有后续的行?对于数字标签,答案就有点复...
注意上面代码中的index_col=0?如果我们将该参数留空,则索引将是基于0的索引。通过指定index_col=0,我们要求pandas使用第一列(用户姓名)作为索引。 使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架中删除第三行(Harry Porter),pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。drop()方法的重要参数如下所示,注意,还有其他...
为了能方便地操作Series对象中的索引和数据,所以该对象提供了两个属性index和values分别进行获取。 # 获取ser_obj的索引 ser_obj.index # 获取ser_obj的数据 ser_obj.values 举例: #给pandas起个别名pd import pandas as pd # 创建Series类对象 ser_obj = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) ser_obj.index...