● 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(drop=False) df reindex() 参数: ● index:...
● 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 date nums product A 2025-01-01 26 A 2025-01-02 7 A 2025-01-03 19 A 2025-01-06 9 B ...
inplace：指定是否在原始数据框上进行就地修改。如果设置为 True，则会直接修改原始数据框，而不返回新的数据框副本；如果设置为 False，则会返回一个重置索引后的新数据框副本，默认为 False。下面是一个使用 reset_index() 方法删除多重索引的示例：首先我们新建一个数据，并对其分组聚合：import pandas as pd# ...
Series的reset_index()没有后两个参数col_level和col_fill,有一个功能相似的name参数。 # coding=utf-8importpandasaspddf=pd.DataFrame({'Col-1':[1,3,5],'Col-2':[5,7,9]},index=['A','B','C'])print(df)df1=df.reset_index()print(df1)df.reset_index(drop=True,inplace=True)print(df...
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') drop 参数表示是否删除原始索引,如果设置为False,那么索引转换为列;如果设置为True,表示把索引删除。 有如下数据df,存在一个行索引: df = pd.DataFrame([('bird', 389.0), ('bird', 24.0), ('mammal', 80.5...
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。
fillna()dropna()sortvalues()resetindex()sort_index()rename()我已经创建了这个列表，可能还有更多的函数使用inplace作为参数。我没有记住所有这些函数，但是作为参数的几乎所有pandas DataFrame函数都将以类似的方式运行。这意味着在处理它们时，您将能够应用本文将介绍的相同逻辑。创建一个示例DataFrame 为了说明in...
fillna()dropna()sort_values()reset_index()sort_index()rename() 我已经创建了这个列表,可能还有更多的函数使用inplace作为参数。我没有记住所有这些函数,但是作为参数的几乎所有pandas DataFrame函数都将以类似的方式运行。这意味着在处理它们时,您将能够应用本文将介绍的相同逻辑。
2.reset_index() 作用:reset_index可以还原索引为普通列,重新变为默认的整形索引 格式:DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=”) import pandas as pddf = pd.DataFrame({ 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3','A4'],'B': ['B0', 'B1', 'B2...
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') Parameters level: In multi-level DataFrame, it takes alevel name or a positionofRow indexthat needs to be reset. By default, it reset all levels in a row index. ...