DataFrame的重新索引 只传入一个序列的时候,默认是重新索引“行”,可以用关键字参数来定义行索引(index)和列索引(columns)。 代码解读 1 >>> frame = DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','b','c'],columns = ['Ohio','Texas',"Cali"]) 2 >>> frame2 = frame.reindex(['a'...
如果使用reset_index()方法,则可以将pandas.DataFrame,pandas.Series的索引索引(行名称,行标签)重新分配为从0开始的序列号(行号)。 如果将行号用作索引,则通过排序更改行的顺序或删除行并得到缺少的号码时,重新索引会更容易。 当行名(行标签)用作索引时,它也可用于删除当前索引或恢复数据列。您可以使用set_index(...
python-dataframe重设索引,reset_index 1In [16]: testset2Out[16]:3index uid iid rating timestamp40 2 22 377 1 87888711651 4 166 346 1 88639759662 8 305 451 3 88632481773 15 303 785 3 87948531884 23 291 118 2 8748338789... ... ... ... ... ...1019995 99980 864 685 4 88889190011...
Site_data= Site_SD[index] 如果想要index从0开始排列,则需要如下操作: index = ((year_site == 2018) & (month_site == 2) & (day_site == 1))Site_data= Site_SD[index].reset_index(drop=True)
在Python中,使用Pandas库可以很方便地设置DataFrame的索引。以下是如何设置DataFrame索引的详细步骤,包括导入pandas库、创建一个DataFrame、使用.set_index()方法设置索引,以及验证新索引是否设置成功。 1. 导入pandas库并创建一个DataFrame 首先,需要导入pandas库,并创建一个DataFrame作为示例数据。 python import pandas as...
import pandas as pd # 创创建series series= pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个DataFrame对象 data = {'column_name': series} df = pd.DataFrame(data) # 重新设置索引,将原有的索引作为新的一列 df.reset_index(inplace=True) # 重命名新的列名 df.rename(columns={'index': 'new_col...
原理是:DataFrame的index是一个Series,直接更改Series就可以了。优缺点:按照index的顺序进行重命名,只适用于index比较少的情况,不适合批量重命名的情况 第二种方法
df = pd.DataFrame(data) print("原始DataFrame:") print(df) 设置列'C'为索引 df_set = df.set_index('C') print("设置列'C'为索引后的DataFrame:") print(df_set) 在上面的例子中,我们将列'C'设置为索引。使用set_index()方法可以根据特定列的值重新组织DataFrame,使数据更加符合分析需求。
Python Pandas DataFrame.reset_index() Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个,它使导入和分析数据变得更加容易。 Pandasreset_index()是一个重置数据帧索引的方法。 reset_index()方法设置一个从0到数据长度的整数列表作为索引。
重新设置行索引 有时我们需要根据特定的条件或现有列值来重新设置DataFrame的行索引。Pandas提供了set_index()方法来实现这一功能。 示例代码 以下是一个重新设置行索引的示例代码。我们将使用“姓名”这一列作为新的行索引: df_new=df.set_index('姓名')print(df_new) ...