简单介绍一下标题上的几个函数,set_index()可以把用字符串、字符串列表或数组设置为dataframe的新索引,但必须与原dataframe的长度一致;reset_index()重置dataframe的索引,重置后的索引默认是整数索引;reindex()按照给定的新索引对行/列数据进行重新排列。 创建基础数据 importnumpyasnp import
df = df.groupby('product')['nums'].sum() df product A 61 B 43 C 59 Name: nums, dtype: int32 # 我们重新对product这个索引的值进行乱序排列 new_index = ['C','A','B'] # 把乱序的列表作为dataframe的新索引且原dataframe的数据会根据之前的索引调整该行所在的顺序 df = df.reindex(new_in...
命名reset_index()将分组并重置索引。 # resetting index on the basis of countdf2_grouped.reset_index(name='count') Python Copy 输出: 示例3 这里,是另一个例子,描述了如何在使用_groupby()后重置DataFrame。 # import required modulesimportnumpyasnpimportpandasaspd# creating dataframedf=pd.DataFrame({'...
在Pandas中,groupby操作通常会产生一个分组对象,这个对象可以进一步进行聚合操作,如求和、平均值等。如果你想要将groupby操作的结果展平,通常是指将分组后的数据重新组合成一个单一的DataFrame。 以下是一些常见的方法来展平groupby操作的结果: 方法一:使用reset_index() ...
在Pandas中,groupby函数用于对数据进行分组,而reset_index函数则用于重置索引。当我们在使用groupby进行分组操作后,通常索引会被丢弃,此时可以通过reset_index来重置索引,使得结果更加直观和易于处理。 具体来说,reset_index函数可以将分组后的结果转换为一个新的DataFrame,其中原来的索引(通常是分组键)会变成一个或多个...
groupby首先要指定分组原则,这也是groupby函数的第一步,其常用参数包括: by,分组字段,可以是列名/series/字典/函数,常用为列名 axis,指定切分方向,默认为0,表示沿着行切分 as_index,是否将分组列名作为输出的索引,默认为True;当设置为False时相当于加了reset_index功能 ...
当变量为1个时传入名称字符串即可,当为多个时传入这些变量名称列表,DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器,需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集,如下面的示例: #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组...注意这里的year、gender列是以索引的形式存在的,想要把它们还原回数据框,使用reset_index(drop=...
有两种方法可以完成所需的操作,第一种是用reset_index,第二种是在groupby方法里设置as_index=False。个人更喜欢第二种方法,它只涉及两个步骤,更简洁。 >>>df0.groupby("team").mean().reset_index()teamABC0X0.4454530.2482500.8648811Y0.3332080.3065530.443828>>>df0.groupby("team",as_index=False).mean()...
df2 = df.reset_index() # 这里的first()是取每个分组的第一条记录 df2.groupby('Direction', as_index=False).first() set_index() set_index()则与之相反 ,该函数用来设置行索引。 1 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) ...
df.set_index(“date”,drop=False) 1. 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_index方法。 复制 >>>df0=pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3),columns=list("ABC"))>>>df...