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...
df.reindex(new_index, fill_value=0) http_status response_time Safari404 0.07Iceweasel 00.00Comodo Dragon 00.00IE10404 0.08Chrome200 0.02 二,设置索引(set_index) 把现有的列设置为行索引,使用set_index()函数把已有的列转换为行索引,也可以使用set_axis()函数替换掉已有的轴索引。使用现有的列作为DataFram...
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)。当新索引中的某些标签在原数据中不存在时,...
reindex()方法用于根据指定的索引对数据进行重新索引。它可以用于增加或删除索引,或者对数据进行排序。通过传递一个索引序列,可以指定新的索引。如果序列中的某些项不在数据框中,则会插入缺失值(NaN)。reindex()方法还接受其他参数,如布尔数组或函数,用于指定如何对数据进行排序或过滤。示例: import pandas as pd impo...
reindex()可以给Series、DataFrame重设索引、添加索引或删除索引,具体的体现方式为: 让现有数据匹配一组新标签、并重新排序。 在无数据但有标签的位置插入空值NaN,也支持按逻辑填充数据。 为了方便理解,具体看下面的示例。 df=pd.DataFrame({'Col-1':[1,3,5],'Col-2':[5,7,9]},index=['A','B','C'...
reindex(new_index) 在这个例子中,我们创建了一个包含两列的DataFrame,然后使用Reindex方法将其索引重新构建为一个新的序列。需要注意的是,如果原始数据与新索引不匹配,Reindex方法将会使用NaN值填充缺失的值。可以通过设置参数fill_value来指定用于填充缺失值的值。 2. Set_index Set_index方法用于将指定的列设置为...
reindex()是pandas中实现数据对齐的基本方法,对齐是指沿着指定轴,让数据与给定的一组标签(行列索引)进行匹配。 DataFrame.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=None, level=None, fill_value=nan, limit=None, tolerance=None): ...
In[9]:df2.reset_index('a',drop=True)Out[9]:b0914212In[10]:df2.reset_index('a',drop=False)Out[10]:a b0191342512 4 index, 随心所欲 如果想按照某种规则,重新排序行数据或列数据,靠一个函数就可以做到,它就是 reindex, 设置一个
reindex方法可以重新进行索引排序,如果某个索引值之前不存在则会引入缺失值。 reindex重新进行索引排序 1.2.set_index set_index就是将某列设置为索引 set_index设置索引列 1.3.reset_index reset_index就是重置索引(变为默认的索引 0到len()-1),比如可以把上面set_index设置的索引取消,,经常用在对数据进行处理(...
Series的reset_index()没有后两个参数col_level和col_fill，有一个功能相似的name参数。reindex()是pandas中实现数据对齐的基本方法，对齐是指沿着指定轴，让数据与给定的一组标签（行列索引）进行匹配。使用方法如下：DataFrame.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None,...