@文心快码python df reset_index 文心快码 在Python的pandas库中,reset_index函数是一个非常实用的功能,它允许你重置DataFrame的索引。下面是对reset_index函数的详细解释和使用示例: 1. reset_index函数的作用 reset_index函数的作用是将DataFrame的索引重置为默认整数索引,并可以选择是否将原来的索引列保留为DataFrame...
df = df.groupby(df.index).first() print("删除重复索引后的DataFrame:") print(df) 在上面的示例中,我们使用groupby方法对DataFrame进行分组,并对每个组应用first函数,从而保留每个组的第一行,并删除重复的索引。 总结 在Pandas中删除DataFrame中的重复索引有多种方法,包括使用reset_index方法、drop_duplicates方法...
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pandas.DataFrame.set_index - pandas 1.1.3 documentationpandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.set_index.html#pandas.DataFrame.set_index reset_index 与set_index相反 df = pd.DataFrame([('bird', 389.0), ('bird', 24.0), ('mammal', 80.5), ('mammal', np.nan...
reset_index方法可以通过在DataFrame对象上直接调用，其语法如下：df.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')- level：用于指定要重置的层级索引，默认为None，表示重置所有的索引列。- drop：用于指定是否丢弃原来的索引列，默认为False，表示将原来的索引列保留为普通列...
df=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx', index_col='id') >>> df name score grade id a bog 45.0 A c jiken 67.0 B i bob 23.0 A b jiken 34.0 B g lucy NaN A e tidy 75.0 B # 将index恢复为id列 >>> df.reset_index() id name score grade 0 a bog 45.0 A 1 c jiken 67.0...
df.set_index([s, s**2]) 二、reset_index方法 1.介绍 reset_index()方法用于重新设置DataFrame索引。 使用语法为: DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inpalce=False, col_level=0, col_fill=' ') 参数解释: level -- 数值类型int、str、tuple或list默认无 删除所有级别的索引 ...
）方法。（2）当index没有名称时，默认列名为index。通过使用df.index.name对列名进行指定后，再调用该方法。总结而言，reset_index（）方法提供了将index转换为列的功能，并且可以自定义列名。如果您对Python小工具中的reset_index（）方法感兴趣，请关注python小工具，共同探索Python和pandas的学习之旅。
df.reset_index(drop=True, inplace=True) print(df) Output: Col-1 Col-2 A 1 5 B 3 7 C 5 9 index Col-1 Col-2 0 A 1 5 1 B 3 7 2 C 5 9 Col-1 Col-2 0 1 5 1 3 7 2 5 9 reindex()用法详解 reindex()是pandas中实现数据对齐的基本方法,对齐是指沿着指定轴,让数据与给定的...
df_drop_t= df.set_index('A',drop=True)#drop默认True,普通列被用作索引后,原列删除print(df_drop_t)print('---') df_drop_f= df.set_index('A',drop=False)#普通列被用作索引后,原列保留print(df_drop_f)'''输出结果: A B C D 0 A0...