reset_index(),一些坑,主要针对reset之后index变成column的列名问题 代码 比如我直接reset_index() 列名就是默认index 如果我们用一列来作为index(本质是将一个series当作index,同理),之后再reset_index,就不是默认的了 还是保持全本的列名 此处的series可以自己尝试一下,比如一个dataframe中
操作完成后,想再还原,即 index 转化为列,操作如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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...
data.reset_index(drop=False, inplace=False) # drop:若为True,则原来的index直接扔掉;若为False,则原来的index作为新的一列加入到原dataframe里 # inplace:若为True则替换掉原dataframe;若为False,则生成一个新的dataframe。 删除index中,每一个index name的开头和结尾的空格: data1.index = data1.index.st...
When we reset the index, the old index is added as a column, and a new sequential index is used: >>>df.reset_index() indexclassmax_speed 0 falcon bird389.0 1 parrot bird 24.0 2 lion mammal 80.5 3 monkey mammal NaN We can use thedropparameter to avoid the old index being added as...
The DataFrame.reset_index() function Reset index to starts at 0 Reset index without new column Reset index in place Reset index starts from 1 Reset index to the range of numbers Reset index and change column name Reset multi-level index ...
reset_index() 创建一个新的 DataFrame,并将索引列作为新的一列添加到 DataFrame 中 DataFrame.reset_index(level=None,drop=False,inplace=False,col_level=0,col_fill='') importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame([('bird',389.0),('bird',24.0),('mammal',80.5),('mammal',np.nan)],index...
reset_index() >>> del df2['index'] >>> df2 #删除掉原来的索引列index E 调换B C D 0 9 9 9 9 9 1 11 1 3 3 4 2 12 5 6 7 8 3 13 1 1 1 1 4 14 2 3 2 3 5 15 7 8 9 10 >>> pandas中DataFrame修改index、columns名的方法 一般常用的有两个方法: 1、使用DataFrame....
reset_index(), right.reset_index(), ...: on=['key'], how='inner').set_index(['key', 'X', 'Y']) 支持多个列的合并: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [117]: left_index = pd.Index(['K0', 'K0', 'K1', 'K2'], name='key1') In [118]: left = pd...
Learn the pandas reset_index() method to reset the index of a DataFrame. Explore the different options available with this method and how to reset the index for simple and multi-level DataFrame.
#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 12.0 6.0 ...