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...
09.索引移除 # 索引移除，赋值参数可以是int,str,tuple,list,默认None等类型 df.reset_index(level =...
下面我们通过reset_index函数将其变成了DataFrame数据: df4 = df3.reset_index() df4 我们把列方向上的索引重新命名下: In [37]: # 直接原地修改 df4.rename(columns={"day":"Day", "total_bill":"Amount"}, inplace=True) df4 按日、性别统计小费均值,消费总和 In [38]: df5 = tips.groupby(["...
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...
3. set_index和reset_index 先介绍set_index:从字面意思看,就是将某些列作为索引。使用表内列作为索引: df.head() 1. 将df的列设置为索引, 参数 drop 默认丢弃原来的索引。 df.set_index('Class').head() 1. 利用append参数可以将当前索引维持不变 ...
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)...
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。
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 ...
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(...
# 将索引转换为名为'index'的列 df = df.reset_index() df 三、重命名新列如果你想要给新添加的列重命名,可以使用rename方法: # 将索引转换为名为'new_index_name'的列df_reset = df.reset_index().rename(columns={'index': 'new_index_name'})df_reset ...