当多级索引被重置且drop=False时,用于填充较低级别的列名。 ● inplace:布尔值,默认为False。如果为True,则就地修改原始对象,并返回None;如果为False,则返回一个新的对象。 # 把日期序列从索引中拿出作为一列数据 df = df.reset_index(drop=False,level='date') df # 把所有索引拿出并创建整数索引 df = df...
.reset_index() 方法，参数drop=True的作用是将原来的 index 列丢弃，不会将其添加到 dataframe 中作...
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：指定是否要删除被重置的索引。如果设置为 True，则会删除被重置的索引并丢弃它们；如果...
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...
reset_index()重置索引: print(df.reset_index()) 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=True)) 参考: pandas中的reset_index() - 做梦当财神 - 博客园www.cnblogs.com/keye/p/11229863.html发布...
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 ...
:") print(df_reset) # 自定义新列名 df_reset_custom_name = df.reset_index(name='original_index') print("\n自定义新列名的DataFrame:") print(df_reset_custom_name) # 丢弃原索引 df_reset_drop = df.reset_index(drop=True) print("\n丢弃原索引后的DataFrame:") print(df_reset_drop)...
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 4 H 28.0 4.0 12.0 1.
Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和...
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。