3. 使用set_index()和reset_index()修改索引 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 设置新索引df.set_index('Col3',inplace=True)print("\n设置新索引后的 DataFrame:")print(df)# 重置索引df.reset_index(inplace=True)print("\n重置索引后的 DataFrame:")print(df) 输出: 代码...
要将宽表转化为长表首先要保持name和city不变的前提下,将年份信息变为行索引,所以要现将name和city先设置为索引,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: df1.set_index(['name','city'],inplace=True) 行索引 若是一头雾水的同学可以去看看本人的博...
# 索引重命名 df.index = ["壹","贰","叁","肆","伍","陆","柒","捌","玖","拾"] ...
默认情况下,当你创建一个新的DataFrame或Series时,Pandas会自动创建一个整数索引。 使用reset_index()方法可以重置索引,将其重置为默认的整数索引。 使用set_index()方法可以将现有的列设置为新的索引。 直接创建一个Index对象来手动创建索引。 修改索引: 使用rename()方法可以重命名索引。 使用reindex()方法可以重新...
重命名列名为'X'、'Y'、'Z'和行名为'x'、'y'、'z' df.rename(columns={'A': 'X', 'B': 'Y', 'C': 'Z'}, index={0: 'x', 1: 'y', 2: 'z'}) print(df) 输出结果: X Y Z x 1 4 7 y 2 5 8 z 3 6 9 3、使用reset_index()方法重置索引 ...
reset_index set_axis rename 创建索引 快速回顾下Pandas创建索引的常见方法: pd.Index In [1]: import pandas as pd import numpy as np 1. 2. In [2]: # 指定类型和名称 s1 = pd.Index([1,2,3,4,5,6,7], dtype="int", name="Peter") ...
此后,我使用以下代码重置索引:HS4_Tariffs_16.reset_index()现在,当我尝试使用代码重命名列时,真正的问题出现了:HS4_Tariffs_16=HS4_Tariffs_16.rename(columns={'ProductCode':'HSCode'})它没有重命名列,而是将列转换为索引。输出是这样的: Preferential tariff for APTA countries MFN duties (Applied)...
下面重命名一下列名: _.rename(columns=lambdax:f"得分{x+1}") 1. 结果: 然后还原索引: _.reset_index() 1. 结果: 发现结果中有一列,不是整数,所以还原成整数(总分100分,8位足够存储): _.astype({"得分1":"int8"}) 1. 结果: 解析json字符串并字典分列 ...
df_reset = df_reset.drop(columns=['level_0', 'level_1']) 6、查看转换后的DataFrame: print(df_reset) 以上是将多层行索引转换为单层行索引的详细步骤,通过使用reset_index()方法,可以将多层行索引转换为单层行索引,并根据需要进行列名重命名和删除多余的索引列。
重置索引:如果数据中存在重复的索引,可以使用reset_index()函数来重置索引,确保每个索引都是唯一的。 指定合并方式:在使用merge()函数或concat()函数进行数据合并时,可以通过指定参数来选择合适的合并方式。例如,可以使用merge()函数的how参数来指定合并方式为"inner"、"outer"、"left"或"right",或者使用concat(...