df = df.reset_index(drop=False) df 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...
它可以将多级索引转换为默认的整数索引，并将多级索引中的标签移动到数据框的列中。reset_index() 方法有几个常用的参数，下面是对它们的说明：level：指定要重置的索引级别的名称或级别号。如果不指定，则默认重置所有索引级别。可以传递单个级别的名称或级别号，也可以传递包含多个级别名称或级别号的列表。drop：指定...
reset_index()重置索引: print(df.reset_index()) index 0 1 2 3 0 1 0 1 2 3 1 3 4 5 6 7 2 4 8 9 10 11 3 6 12 13 14 15 4 8 16 17 18 19 在获得新的index,原来的index变成数据列,保留下来。 不想保留原来的index,使用参数 drop=True,默认 False。 print(df.reset_index(drop=T...
现在索引是连续的了,但是由于我们没有显式传递 drop 参数,旧索引被转换为列,具有默认名称 index,下面让我们从 DataFrame 中完全删除旧索引: df.reset_index(drop=True) Output: Animal ID Name DateTime MonthYear Found Location Intake Type Intake Condition Animal Type Sex upon Intake Age upon Intake Breed ...
设置下标索引,drop默认为False,不删除原来的索引 df.reset_index(drop=False) df.rename_axis(index="idx_name") df.rename_axis(columns="col_name") groupby后重置索引 df.groupby("type").sum().reset_index() set_axis对索引进行修改 df.set_axis(list('ABCDEFGabc'),axis=0) ——修改行索引...
Pandasreset_index()是一个重置数据帧索引的方法。 reset_index()方法设置一个从0到数据长度的整数列表作为索引。 语法: DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=”) 参数: level: int, string or a list to select and remove passed column from index. ...
reset_index()是pandas中将索引重置成自然数的方法,不会改变原始数据的内容和排列顺序。 DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=‘’): level: 如果行索引是多重索引,level用于设置重置哪些等级的索引。指定目标等级的索引用 int,str,tuple,list 等,默认None。
df = df.reset_index(drop=True) # 输出重置索引后的DataFrame print(df) 在这个示例中,我们首先创建了一个简单的DataFrame,其中包含姓名、年龄和城市列。然后,我们使用drop方法删除了第2行和第3行。接下来,我们使用reset_index方法将DataFrame的索引重置为默认的整数序列。注意,我们将drop参数设置为True,这将删除...
df = df.reset_index(drop=True) # Output: # A # 0 0 # 1 1 # 2 2 In this example, the old index is completely discarded, and the DataFrame is left with the default integer index. Resetting Multi-Index DataFrames Thereset_index()function also comes in handy when dealing with multi-...
简介:pandas中set_index、reset_index区别 1.set_index() 作用:DataFrame可以通过set_index方法,将普通列设置为单索引/复合索引 格式:DataFrame.set_index(key,drop=True,append=False,verify_intergrity=False) import pandas as pddf=pd.DataFrame({'A':['0','1','2','3'],'B':['4','5','6','...