调用reset_index方法来重新设置DataFrame的索引: 使用reset_index方法可以将DataFrame的索引重置为默认的整数索引。如果希望保留旧索引作为一列,可以直接调用reset_index: python # 重置索引,并保留旧索引作为新列 df_reset = df.reset_index() print(" 重置索引后(保留旧索引作为新列):")
1. 创建 DataFrame 的对象 """ In [1]: df1 = pd.DataFrame({'col0':[1,2,3], 'col1':[4,5,6]}) In [2]: df1 Out[2]: col0 col1 0 1 4 1 2 5 2 3 6 In [3]: data = {'col0':[1,2,3], 'col1':[4,5,6]} # 通过字典创建 DataFrame 对象,可以指定指点中的 key ....
# 方法 1: 直接分配新索引new_index=['a','b','c']df.index=new_indexprint("修改后的 DataFrame (方法 1):")print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 代码说明 我们创建一个新的索引列表new_index。 通过df.index = new_index直接将新索引分配给 DataFrame。 打印出修改后的 DataFrame。 方法2: 使用set_in...
"钱", "孙", "李"] df = pd.DataFrame(data, index=['A','B','C','D'] ,columns = [...
index = ((year_site == 2018) & (month_site == 2) & (day_site == 1)) 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pandas中,常用set_index()和reset_index()这两个方法进行索引设置。 一、set_index方法 1.介绍 set_index()方法将DataFrame中的列转化为行索引。 转换之后,原来的列将不见,可以通过设置drop保留原来的列。 使用语法为: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=...
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...
视频详细介绍了在Python的Pandas库中如何引用和修改数据框(DataFrame)的索引。针对不同索引类型(数值型、范围型、复合型)的数据,演示了如何利用Index对象进行操作,包括获取、修改索引的名称和值。对于单一索引和多重索引(MultiIndex),展示了索引值的不变性和修改方式,即通过重新赋值整个索引来实现修改。这些技术点对于高效...
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)。 1 >>> frame = DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','b','c'],columns = ['Ohio','Texas',"Cali"]) ...
python pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix : 那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢? 一、当每列已有column name时,用 df [ 'a' ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index,且两者都很好输入,可以选择 .loc 1. df.loc[0, 'a'] ...