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'...
此时,我们可以通过设置drop=False选项来保留原列值。以下代码示例展示了如何处理: data2={'姓名':['Alice','Alice','Charlie'],'年龄':[25,30,35],'城市':['北京','上海','广州']}df_repeat=pd.DataFrame(data2)df_repeat_new=df_repeat.set_index('姓名',drop=False)print(df_repeat_new) 1. 2...
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...
index = ((year_site == 2018) & (month_site == 2) & (day_site == 1))Site_data= Site_SD[index].reset_index(drop=True)
Series转DataFrame并将index设为新的一列 实现代码 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...
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...
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
dataframe设置index DataFrame.set_index(keys,drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) AI代码助手复制代码 其中:keys是列标签或数组列表 drop:删除要用作新索引的列,布尔值默认为True append:boolean是否将列附加到现有索引默认为False,inplace修改DataFrame(不要创建新对象)默认为False ...
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。
21_Pandas.DataFrame,重置Series的索引index(reset_index) 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。