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...
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(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Da...
df.set_index('xcol') 使列'xcol' 成为索引(当它是df的列时)。 df.reindex(myList) 但是,从数据框外部获取索引,例如,从我们在其他地方定义的名为 myList 的列表中获取索引。 但是, df.reindex(myList) 也将值更改为 NA。一个简单的替代方法是: df.index = myList 我希望这篇文章能澄清它!本帖也欢...
reindex : Change to new indices or expand indices. set_index()方法的定义如下: def set_index( self, keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False ) keys:类似标签或数组的标签或标签/数组的列表drop:默认为True删除要用作新索引的列append:True追加到现有索引。 inplace:是否...
列数据的调整,也一样通过 reindex 实现,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[13]:df1.reindex(columns=['b','a','c'])Out[13]:b a c091NaN143NaN2125NaN 以上是关于 index 调整的某些策略。 5 留一个问题 如何判断一个数据框中某行数据等于某个Series,比如: ...
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(分组或透视处理)后 ...
使用reindex()方法可以重新设置索引,同时保留原始数据。 使用drop()方法可以删除指定位置的索引。 使用sort_index()方法可以按值对索引进行排序。 索引切片:使用切片可以快速选择数据的一部分。例如,df[1:4]会选择DataFrame中索引为1、2、3的行。 排序: 使用sort_values()方法可以根据值对数据进行排序。 使用sort_...
示例代码 1:基本的 Reindex importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charles','David','Edward'],'age':[25,27,22,32,29],'job':['Engineer','Doctor','Artist','Lawyer','Chef']}df=pd.DataFrame(data)new_index=[0,1,2,3,4,5,6]new_df=df.reindex(new_index)print(new_df) ...