注意:df.loc[:0] 不能写成 loc[0] ,因为 df.loc[0] 表示抽取 index=0 的行,返回的是 Series 而不是 DataFrame 。 插入过后,df0 的索引和之前的有重复,需要对索引重新设定,方法如下: (1)reset_index() 函数给出新的索引,原索引将作为新增加的 index 列,再对新增加的列使用 drop() 函数,删除新增...
df.sample(frac=1).reset_index(drop=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 四、merge,concat用法与区别 AI检测代码解析 import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame,Series data1=pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),columns=list('abc')) data2=pd.DataFrame(np.ara...
#1、先使用reset_index方法重新设置all_emp_df的索引 #这样eno 不再是索引而是一个普通列,reset_index方法的inplace参数设置为True表示、重置索引的操作直接在all_emp_df上执行,而不是返回修改后的新对象 all_emp_df.reset_index(inplace=True) #通过merge函数合并数据,当然,也可以调用DataFrame对象的merge方法来...
df = df.copy() # 创建一个新的DataFrame,以避免影响原始DataFrame df[:] = None # 将所有元素设置为None 或者,你也可以使用reset_index和drop方法来清空DataFrame中的数据。 # 清空数据 df = df.reset_index(drop=True) df.drop(df.columns, axis=1, inplace=True) 5. 使用更有效的库 对于非常大的数...
df.reset_index() 在原有的索引列重置索引,同时不另外添加新列。 常用于索引的重置,特别在进行数据删减处理的时候派上用场。 df = pd.DataFrame(columns=['a','b'])print(df)print("---") b = pd.Series([1,1,1,1,1],index=[0,1,3,4,5]) a = pd....
reindex(columns=['商品名称', '规格', '对应车型类别', '备注', '新增的一列'], fill_value='新增的一列要填的值') a=data['x'] # 取列名为'x'的列,格式为series b=data[['x']] # 取列名为'x'的列,格式为Dataframe c=data[['w','z']] # 取多列时需要用Dataframe的格式 data.loc['...
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...
Python Pandas DataFrame.reset_index() 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...
要深入了解和利用reset_index，它是提升Python数据分析能力不可或缺的一部分。要充分利用pandas.DataFrame的reset_index，首先理解其基本用法。当你调用reset_index时，可以选择参数`drop=True`，这会删除原来的索引列；如果`drop=False`（默认值），则会在DataFrame中添加一个新的列，原有的索引变为列值...
DataFrame.shape 返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep]) Memory usage of DataFrame columns. 类型转换 方法 描述 DataFrame.astype(dtype[, copy, errors]) 转换数据类型 DataFrame.copy([deep]) 复制数据框 DataFrame.isnull() 以布尔的方式返回空值 ...