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):")
set_index() 官方定义: 使用一个或多个现有列设置索引, 默认情况下生成一个新对象DataFrame.set_index(keys,drop=True, append=False...个新的dataframe单索引: 复合索引:reset_index()DataFrame.reset_index(level=None,drop=False, inplace=False 小孩学习笔记2018.07.26 Pythonpandas .reset_index(drop=True)...
(8)DataFrame和Series之间的运算 DateFrame和Series之间的算术运算,在默认情况下,会将Series的索引匹配到DataFrame的列,然后沿着行一直向下广播(broadcasting)-附录A中详解: Ps: 1)如果某个索引在DataFrame的列或Series的索引中找不到,则参与运算的两个对象就会被重新索引以形成并集。 2)如果需要匹配行,且在列上广播...
importpandasaspd# 创建一个示例 DataFramedata={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}df=pd.DataFrame(data)# 重新索引new_index=[0,1,2,3]reindexed_df=df.reindex(new_index)print(reindexed_df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. # 另一个示例:使用时间序列索引dates=pd.date_range(start='...
1 . DataFrame.reset_index 2. 交叉验证 3.多分类DataFrame 返回最大值索引 4.删除缺失值 5.某一列值的个数 6.切分 DataFrame.reset_index(level=None,drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')重新设计索引,将原来的索引转换成列,放入表格。 内部参数drop=True: 删掉原来的索引。 交叉验证...
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)...
df.set_index([s, s**2]) 二、reset_index方法 1.介绍 reset_index()方法用于重新设置DataFrame索引。 使用语法为: DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inpalce=False, col_level=0, col_fill=' ') 参数解释: level -- 数值类型int、str、tuple或list默认无 删除所有级别的索引 ...
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...
在pandas中,我们可以使用set_index()方法来重新设置DataFrame的行索引。这个方法可以接受多种参数,包括列名、Series或者其他DataFrame。具体用法如下所示: importpandasaspd# 创建一个示例DataFramedata={'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8]}df=pd.DataFrame(data)# 重新设置行索引df.set_index('A',inplace=Tru...