@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.index = [0, 1, 1, 2, 3] print("原始DataFrame:") print(df) 使用reset_index方法删除重复的索引 df = df.reset_index(drop=True) print("删除重复索引后的DataFrame:") print(df) 在上面的示例中,我们创建了一个包含重复索引的DataFrame,并使用reset_index方法将索引重置为默认的整数索引,从而删除...
重置索引时,将旧索引添加为列,并使用新的顺序索引: df.reset_index() index class max_speed 0 falcon bird 389.0 1 parrot bird 24.0 2 lion mammal 80.5 3 monkey mammal NaN 1. 2. 3. 4. 5. 6. 我们可以使用drop参数来避免将旧索引添加为列: df.reset_index(drop=True) class max_speed 0 bird...
df.set_index([s,s**2]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 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=No...
import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=3,index_col=0) #重置索引,会将原来的索引列,变成新的一列。 df_new = df.reset_index() print(df,df_new,sep='\n') 2.5.3 删除索引:将索引的列的第二列,变成数据列的第二列 ...
通过给表df的columns参数传入列索引值,index参数传入行索引值达到为无索引表添加索引的目的,具体实现如下: 5.2 重新设置索引 可以利用set_index()方法重新设置索引列,在set_index()指明要用行索引的列的名称即可 在重新设置索引时,还可以给 set_index()方法传入两个或多个列名,我们把这种一个表中用多列来做索引...
print(df_reset) 输出结果如下: 代码语言:txt 复制 原始DataFrame: A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6 重置后的DataFrame: index A B 0 0 1 4 1 1 2 5 2 2 3 6 在上述示例中,我们首先创建了一个示例DataFramedf,然后使用reset_index()方法将其重置为df_reset。重置后的DataFrame中,原来的索引被添加为一...
）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。
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。
使用reset_index()将索引重新分配给序列号 基本用法 删除原始索引:参数drop 更改原始对象:参数inplace 使用reset_index()和set_index()将索引更改为另一列(重置) 以下面的数据为例。 import pandas as pd df = pd.read_csv('./data/21/sample_pandas_normal.csv') ...