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],'C
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 importpandasaspd # 创建一个时间...
reset_index方法可以重置 DataFrame 的索引,并使用默认的整数索引替换原来的索引。 示例代码 4:重置索引 importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':['A0','A1','A2','A3'],'B':['B0','B1','B2','B3'],'C':['C0','C1','C2','C3'],'D':['D0','D1','D2','D3']}...
● 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)。当新索引中的某些标签在原数据中不存在时,这些位置将被填充为...
Pandas的reset_index()函数用于重置DataFrame的索引。 具体来说,reset_index()函数可以将当前的索引重置为一个默认的整数索引,同时可以选择将原来的索引添加为一个新的列。 以下是一些关键参数及其说明: drop:布尔值,默认为False。如果为True,则不将原索引添加为新列;如果为False,则将原索引添加为新列。 level:整...
分组数据后重新设置索引,使用reset_index(),它是python提供的一个函数,用来给数据添加索引。 # reset indexdf_grouped.reset_index() Python Copy 输出: 示例2: 创建DataFrame。 # import required modulesimportpandasaspdimportnumpyasnp# creating dataframedf2=pd.DataFrame({'Student':[1,2,3,4,1,3,2,4,...
newdf=df.reset_index() print(newdf) 运行一下 定义与用法 reset_index()方法允许您将索引重置回默认的 0、1、2 等索引。 方法允许您将索引重置回默认的 0、1、2 等索引。 默认情况下,此方法将保留旧的索引,要避免这种情况,请使用drop参数。
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...
Python Pandas DataFrame.reset_index() 函数重置给定 DataFrame 的索引。它用默认的索引替换旧的索引。如果给定的 DataFrame 有一个 MultiIndex,那么这个方法将删除所有级别。 pandas.DataFrame.replace_index()的语法 DataFrame.replace_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill="") ...
(1)我们先看一下第二种情况,即对使用过set_index()函数的数据表进行reset: 还是一样,看下原来的数据表: 然后使用set_index()函数进行索引设置: df_new = df.set_index('Country',drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) ...