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。
如果使用reset_index()方法,则可以将pandas.DataFrame,pandas.Series的索引索引(行名称,行标签)重新分配为从0开始的序列号(行号)。 如果将行号用作索引,则通过排序更改行的顺序或删除行并得到缺少的号码时,重新索引会更容易。 当行名(行标签)用作索引时,它也可用于删除当前索引或恢复数据列。您可以使用set_index(...
all_emp_df.reset_index(inplace=True) #通过merge函数合并数据,当然,也可以调用DataFrame对象的merge方法来达到同样的效果 #pandas.merge()函数的参数说明: #left:左表 #right:右表 #how:连接类型,默认为inner #on:连接条件,默认为None,表示连接条件为左表和右表的索引列相同 #left_on:左表连接条件,默认为...
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 参考链接:pandas.DataFrame...
Pandas是一个数据处理的库,今天我们来学习reset_index()这个函数的用法。 pandas.DataFrame.reset_index 函数作用:重置索引或其level。 重置数据帧的索引,并使用默认索引。如果数据帧具有多重索引,则此方法可以删除一个或多个level。 函数主要有以下几个参数:reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, co...
reset_index() 函数原型:DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') 参数解释: level:int、str、tuple或list,默认无,仅从索引中删除给定级别。默认情况下移除所有级别。控制了具体要还原的那个等级的索引 drop:drop为False则索引列会被还原为普通列,否则会丢失...
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...
重置Pandas DataFrame可以使用DataFrame的reset_index()方法。该方法会将DataFrame的索引重置为默认的数字索引,并将原先的索引作为新的一列添加到DataFrame中。 示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'], 'Age': [28,...
Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中...
1、set_index() 作用:DataFrame可以通过set_index方法,将普通列设置为单索引/复合索引。 格式:DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数含义: keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的普通列 ...