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()方法可以重新设置索引,同时保留原始数据。 使用drop()方法可以删除指定位置的索引。 使
set_index就是将某列设置为索引 set_index设置索引列 1.3.reset_index reset_index就是重置索引(变为默认的索引 0到len()-1),比如可以把上面set_index设置的索引取消,,经常用在对数据进行处理(分组或透视处理)后 reset_index重置索引 1.4.rename rename可以将行列索引标签名进行替换,用字典的形式 在这里插入图片...
df.rename_axis('person', inplace=True) #将index的名称重命名为'person' (可选)使用reset_index方法将新的index名应用到DataFrame中: 如果需要将新的index名实际应用到DataFrame的列中,可以使用reset_index方法。 python df = df.reset_index() #将'person'这个新的index名作为DataFrame的一列 输出或保存...
使用reset_index 可以将 index 中的两列转化为正常的列 s.reset_index() 可以使用 pivot_table 恢复成一开始的样子,将两列重新作为 index 展示出来 s.reset_index().pivot_table(index=['first','second'],values=0,aggfunc=lambdax:x) 0 同样可以使用最简单的方式进行更改 index 中的名称 s.index.names=...
reset_index(level=1,col_level=0) 移出最内层索引 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_temp1.index 4. rename_axis和rename rename_axis是针对多级索引的方法,作用是修改某一层索引的索引名(index.name),而不是索引的索引值(索引标签) 这里为index和columns传入的均是一个字典,键为原来...
index.rename('这是索引哦') N_df_Test.index=new_index print(N_df_Test) 输出为: count time 2021-05-11 1 2021-05-12 2 2021-05-13 3 count 这是索引哦 2021-05-11 1 2021-05-12 2 2021-05-13 3 上述例子大家要仔细的研究一下,另外我只举例使用drop=True这个参数,大家可以试一下使用其他...
2. reset_index 的基本使用 在数据合并后,经常需要重新设置索引,以保证索引的唯一性和有序性。reset_index方法可以重置 DataFrame 的索引,并使用默认的整数索引替换原来的索引。 示例代码 4:重置索引 importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':['A0','A1','A2','A3'],'B':['B0','B1'...
DataFrame创建之后,可以通过rename()方法对原有的行索引名和列名进行修改 movie = pd.read_csv('data/movie.csv', index_col='movie_title') movie.index[:5] 输出结果 Index(['Avatar', 'Pirates of the Caribbean: At World's End', 'Spectre', 'The Dark Knight Rises', 'Star Wars: Episode VII ...
set_index/reset_index,互为逆操作,前者是将已有的一列信息设置为标签列,而后者是将原标签列归为数据,并重置为默认数字标签 set_axis,设置标签列,一次只能设置一列信息,与rename功能相近,但接收参数为一个序列更改全部标签列信息(rename中是接收字典,允许只更改部分信息) ...
...']).count().reset_index() #根据用户id和上一步计算的差值 进行分组计数 data = data[['role_id','date_sub','辅助列']].rename(columns...={'辅助列':'连续登录天数'}) #修改辅助列名称 data = data.sort_values(by='连续登录天数',ascending=False).groupby('role_id')....