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)
DataFrame删除某些列后会出现INDEX不连续的问题, 会影响循环的运行 因此会常用到将INDEX重置为从0到n df.reset_index(drop=True, inplace=True)
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) ...
DataFrame删除某些列后会出现INDEX不连续的问题, 会影响循环的运行 因此会常用到将INDEX重置为从0到n df.reset_index(drop=True, inplace=True) 1.
Python DataFrame reset_index 方法详解 1. reset_index 方法的作用 reset_index 是Pandas DataFrame 中的一个方法,用于将当前的索引重置为默认的新整数索引(从0开始),或者可以选择将某个列(或多列)设置为新的索引。如果原始索引需要保留为 DataFrame 中的一个列,可以通过设置参数来实现。
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. ...
毫无疑问pandas已经成为基于Python的数据分析领域最重要的包，而就在最近，pandas终于迎来了1.0.0版本，...
在Python的数据处理中,Pandas库的DataFrame是一个非常重要的数据结构。然而,在处理大量数据时,DataFrame可能会占用大量的内存。为了更有效地管理内存,我们需要学习如何减小DataFrame的内存占用以及清空其中的数据。 1. 删除不必要的列和行 删除不需要的列和行是最直接的减小DataFrame内存占用的方法。使用drop方法可以很容易...
代码运行次数:0 代码运行 from pandasimportread_csv df=read_csv('D://PDA//4.3//data.csv')df #找出行重复的位置 dIndex=df.duplicated()#根据某些列,找出重复的位置 dIndex=df.duplicated('id')dIndex=df.duplicated(['id','key'])#根据返回值,把重复数据提取出来 ...
[20000 rows x 5columns]17#reset_index():从0开始重新设置dataframe的索引18In [17]: testset.reset_index()19Out[17]:20level_0 index uid iid rating timestamp210 0 2 22 377 1 878887116221 1 4 166 346 1 886397596232 2 8 305 451 3 886324817243 3 15 303 785 3 879485318254 4 23 291 ...