上次发了一个关于pandas多层级索引的随笔,之后就没接着往下更是到年底了有点忙之后也有点懒惰了索性就把随笔先放着。 简单介绍一下标题上的几个函数,set_index()可以把用字符串、字符串列表或数组设置为dataframe的新索引,但必须与原dataframe的长度一致;reset_index()重置dataframe的索引,重置后的索引默认是整数索引
简单介绍一下标题上的几个函数,set_index()可以把用字符串、字符串列表或数组设置为dataframe的新索引,但必须与原dataframe的长度一致;reset_index()重置dataframe的索引,重置后vb.net教程C#教程python教程SQL教程access 2010教程的索引默认是整数索引;reindex()按照给定的新索引对行/列数据进行重新排列。 创建基础数据...
# 使用 set_index() 示例 # 设置单列为索引 single_index_df = df.set_index('A') # 设置多列为多层索引 multi_index_df = df.set_index(['A', 'B']) # 设置索引并保留原始列 index_with_original_df = df.set_index('A', drop=False) # 添加到现有索引 append_index_df = df.set_index(...
# 使用 set_index() 示例 # 设置单列为索引 single_index_df = df.set_index('A') # 设置多列为多层索引 multi_index_df = df.set_index(['A', 'B']) # 设置索引并保留原始列 index_with_original_df = df.set_index('A', drop=False) # 添加到现有索引 append_index_df = df.set_index(...
index A B C D0 0 A0 B0 C0 D01 1 A1 B1 C1 D12 2 A2 B2 C2 D23 3 A3 B3 C3 D34 4 A4 B4 C4 D4---A B C D0 A0 B0 C0 D01 A1 B1 C1 D12 A2 B2 C2 D23 A3 B3 C3 D34 A4 B4 C4 D4'''复制代码情况(2)对使用过set_index()函数的DataFrame进行reset复制代码# 一般情况下参数...
二、set_index() 函数 专门用来将某一列设置为 index 的方法。 其语法模板如下: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 其参数含义如下: keys 表示要设置为索引的列名(如有多个应放在一个列表里)。
这可以通过在创建数据结构时设置多个列来实现,或者使用set_index()方法添加多个列作为新的索引级别。 稀疏索引:对于大型数据集,稀疏索引是一种更有效的存储方式,可以显著减少内存占用并提高性能。通过设置df.index = pd.RangeIndex(len(df))可以将稀疏索引应用于DataFrame或Series。 函数应用:可以使用各种函数对索引...
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 ...
set_index('ID') 表中的值数据来自于df_temp, 而行索引和列索引则来自于传入的 df[0:5][['Weight','Height']]。由于df_temp中没有1105这个行索引,因此会引入缺失值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_temp.reindex_like(df[0:5][['Weight','Height']]) 使用reindex方法实现...
区别python-pandas库set_index、reset_index⽤法区别 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(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)参数含义：keys：列标签或列标签/数组列表，需要设置为索引的普通...