使用reset_index方法,参数drop=True,以删除index列: 调用reset_index方法,并设置参数drop=True,这样可以将当前的索引列删除,并重置为默认的整数索引。 python df.reset_index(drop=True, inplace=True) 其中,inplace=True表示直接在原DataFrame上进行修改,不返回新的DataFrame对象。 检查修改后的DataFrame,确认index...
reset_index用来重置索引，因为有时候对dataframe做处理后索引可能是乱的。drop=True就是把原来的索引index列去掉，重置index。drop=False就是保留原来的索引，添加重置的index。两者的区别就是有没有把原来的index去掉。此外还有一个参数：inplace inplace=False（默认）表示原数组不变，对数据进行修改之后...
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...
该示例为pandas.DataFrame,但pandas.Series也具有reset_index()。两个参数的用法相同。 使用reset_index()将索引重新分配给序列号 使用sort_values()对行进行排序以进行说明。有关排序的详细信息,请参见以下文章。 17_pandas.DataFrame,Series排序(sort_values,sort_index) df.sort_values('state', inplace=True) ...
# 去除原来的列索引data=data.reset_index(drop=True) 1. 2. 这里使用了 DataFrame 对象的reset_index()方法,并传递了drop=True参数。这个方法会将原来的列索引重置,并且丢弃原来的索引。如果你不想丢弃原来的索引,可以将drop参数设置为False。 5. 设置新的列索引 ...
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)...
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。 语法: DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=”) 参数: level: int, string or a list to select and remove passed column from index. ...
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=...
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。此外，还可以通过`inplace=True`来直接在原始DataFrame上进行修改，否则会...