要在使用dropna函数后重置索引,我们可以使用以下语法: #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 ...
In this example, wecreated a pandas DataFrameswith an index of integers. By usingdf.reset_index(), we reset the index back to the default integer index. The old index doesn’t disappear; it’s moved into a new column named ‘index’. Thereset_index()function is straightforward to use,...
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...
import pandas as pd # Create DataFrame data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [23, 30, 25, 35]} df = pd.DataFrame(data) # dataframe reset index and drop the old index column df_reset = df.reset_index(drop=True) print(df_reset) Output:IndexNameAge 0...
然后再调用stack()方法，将列索引也转换为行索引，最后用reset_index（）方法进行索引重置：...
index和column直接传入mapper或者字典的形式。 axis:int或str,与mapper配合使用。可以是轴名称(‘index’,‘columns’)或数字(0,1)。默认为’index’。 copy:boolean,默认为True,是否复制基础数据。 inplace:布尔值,默认为False,是否返回新的DataFrame。如果为True,则忽略复制值。 代码语言:javascript 代码运行次数:...
df1.explode('measurement').reset_index(drop=True)2. Nunique Nunique用于计算行或列上唯一值的数量，即去重后计数。这个函数在分类问题中非常实用，当不知道某字段中有多少类元素时，Nunique能快速生成结果。用法：Series.nunique(dropna=True)# 或者DataFrame.nunique(axis=0, dropna=True)参数作用：axis：int...
set_index和reset_index rename_axis和rename 常用索引型函数 where函数 mask函数 query函数 重复元素处理 duplicated方法 drop_duplicates方法 抽样函数 单级索引 loc方法、iloc方法、[]操作符 最常用的索引方法可能就是这三类,其中iloc表示位置索引,loc表示标签索引,[]也具有很大的便利性,各有特点。总结成一句话就是...
reset_index() :重置索引 rename() :修改列的索引名称 sort_values('列名') 根据列中值的大小,从小到大排序 截取前n行数据 :切片 关联操作join() drop() 删除一列的数据 排名rank() pandas提供了使我们能够快速便捷地处理大量结构化数据, pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的...
df = df.reset_index() Reset index without adding new column By default,DataFrame.reset_index()adds the current row index as a new column in DataFrame. If we do not want to add the new column, we can use thedropparameter. df = df.reset_index(drop=True) ...