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):") print(df_reset) 输出...
Pandas中的reset_index()方法是重置DataFrame或Series索引的最直接和常用的方法。它将索引重置为默认的整数索引,从0开始。 1. 基本用法 reset_index()可以直接应用于DataFrame或Series对象,默认情况下,它会将当前索引重置为整数索引并将旧索引作为新列保留。 import pandas as pd 创建一个示例DataFrame data = {'A'...
df = pd.DataFrame(data) 设置自定义索引 df.set_index('A', inplace=True) 使用NumPy数组重置索引 df_reset = pd.DataFrame(np.array(df), columns=df.columns) print(df_reset) 上述代码中,通过创建一个NumPy数组,并将其赋值给新的DataFrame对象,实现索引的重置。 五、综合应用实例 在实际应用中,可能需要...
Ps:许多最为常见的数组统计功能都被实现成DataFrame的方法(如sum和mean),因此无需使用apply方法。 传递到apply的函数不是必须返回一个标量,还可以返回由多个值组成的Series: 元素级的Python函数也可用。如,想得到data中各个浮点值得格式化字符串,使用applymap即可: (10)排序和排名 - .sort_index( )、.sort_values...
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到数据长度的整数列表作为索引。
在Python中,DataFrame对象的索引可以通过reindex方法进行重新设置。以下是详细步骤: 🔄 重新设置行索引 通过reindex方法,可以修改DataFrame的行索引。例如:df.reindex(index=['mr001','mr002','mr003','mr004','mr005'])这将把DataFrame的行索引设置为['mr001','mr002','mr003','mr004','mr005']。
python 重构已有的dataframe 选择指定行 dataframe index重置,reindex:重新索引pandas对象有一个重要的方法reindex,作用:创建一个适应新索引的新对象以Series为例1>>>series_obj=Series([4.5,1.3,5,-5.5],index=('a','b','c','d'))2>>>series_obj3a4.
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)...
reset_index()和set_index()方法可以无限制的交叉使用,灵活转变DataFrame索引,以方便数据处理。 参考链接:pandas中的set_index( )函数 参考链接:如何在pandas中使用set_index( )与reset_index( )设置索引 参考链接:pandas.DataFrame.set_index 参考链接:pandas重置DataFrame或Series的索引index ...