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 import
上次发了一个关于pandas多层级索引的随笔,之后就没接着往下更是到年底了有点忙之后也有点懒惰了索性就把随笔先放着。 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vb.net教程C#教程p...
Reset the index back to 0, 1, 2: importpandas as pd data = { "name": ["Sally","Mary","John"], "age": [50,40,30], "qualified": [True,False,False] } idx = ["X","Y","Z"] df = pd.DataFrame(data, index=idx)
现在我们将使用Series.reset_index()函数重置给定系列对象的索引,我们还将删除原始索引标签。 # reset the indexresult = sr.reset_index(drop =True)# Print the resultprint(result) 输出: 正如我们在输出中看到的,Series.reset_index()函数已将给定Series对象的索引重置为默认值。它删除了原始索引。
使用reset_index将索引变成常规列 通过对replace参数进行设置,确定是否在原变量上执行操作 原索引变成常规列后,会重新自动生成一个默认索引 df.reset_index...Part 3:将列变成索引 使用set_index将常规列变成索引 同样通过设置inplace值决定是否在原变量上执行操作 执行该操作原索引会消失 df.set_index("a", in...
数据清洗时,会将带空值的行删除,此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引,可以使用reset_index()重置索引。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5,4),index=[1,3,4,6,8]) print(df)
参考:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-series-reset_index/ 语法: Series.reset_index(level=None, drop=False, name=None, inplace=False) 1 参数 level : For a Series with a MultiIndex drop : Just reset the index,without inserting it as a column in the new DataFrame. name : ...
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中取出一列就是series,把这...
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。
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...