在这个例子中,2个列(名字和性别)被添加到索引列中,后来通过使用reset_index()方法删除了一个级别。 # importing pandas packageimportpandasaspd# making data frame from csv filedata=pd.read_csv("employees.csv")# setting first name as index columndata.set_index(["First Name","Gender"],inplace=True...
df.reset_index() 在原有的索引列重置索引,同时不另外添加新列。 常用于索引的重置,特别在进行数据删减处理的时候派上用场。 df = pd.DataFrame(columns=['a','b'])print(df)print("---") b = pd.Series([1,1,1,1,1],index=[0,1,3,4,5]) a = pd.Series([2,2,2,2,2,2],index=[1...
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...
Series的reset_index()没有后两个参数col_level和col_fill,有一个功能相似的name参数。 # coding=utf-8 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Col-1': [1, 3, 5], 'Col-2': [5, 7, 9]}, index=['A', 'B', 'C']) print(df) df1 = df.reset_index() print(df1) df.reset_inde...
df_inplace_f= df.set_index('A', inplace=False)#inpla默认为False,表示适当修改DataFrame(不要创建新对象)print('输出结果:\n',df_inplace_f)print('---') df1= pd.DataFrame({'A': ['A0','A1','A2','A3','A4'],'B': ['B0','B1','B2','B3','B4'],'C': ['C0','C1','C2...
方法一:reset_index() 首先,我们可以使用reset_index()方法将索引重置为默认的整数序列,并将原来的索引作为一列添加到数据中。下面是一个示例: importpandasaspd# 创建一个 DataFramedata={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}df=pd.DataFrame(data)# 输出原始数据print("原始数据:")print(df)# 重置索引df_res...
import pandas as pd s=pd.Series([1,2,3,4,5],index= ['a','b','c','f','e']) print(s) a 1 b 2 c 3 f 4 e 5 dtype: int64 s=pd.Series({'a':3,'b':4,'c':5,'f':6,'e':8}) print(s) a 3 b 4 c 5 e 8 f 6 dtype: int64 import numpy as np v=np.rando...
In [332]: idx2 = pd.Index([0.5, 1.5]) In [333]: idx1.union(idx2) Out[333]: Float64Index([0.0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0], dtype='float64') 20.2缺失值 提示:虽然索引也支持缺失值(NaN),但是最好不要使用,因为有些操作默认会忽略缺失值 ...
区别python-pandas库set_index、reset_index⽤法区别 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...
df.set_index(“date”, drop=False) 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_index方法。 >>> df0 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3), columns=list("ABC")) ...