Next, we can sort the rows of our pandas DataFrame according to this list using the reindex function:data_new1 = data.reindex(new_index) # Apply reindex function print(data_new1) # Print updated DataFrameAs shown in Table 2, we have created a new pandas DataFrame by running the previous...
在多个dataframe合并时,经常会用到reset_index的drop功能。示例如下 从上图可以看出,在将两个dataframe合并到一起时,依旧保留了原索引。如果想重新索引,示意如下: inplace:是否新建dataframe,默认false创建新的dataframe,为true时修改原dataframe。用法与前面介绍的set_index相同。 通过以上的学习,reindex(),set_index(...
空数据框,只有列索引,没有数据,引用Series数据时,不存在的index可能会出现NaN值,甚至出现错误提示:ValueError: cannot reindex from a duplicate axis。此时需要reset_index()进行索引重置。 复合索引 & 复合列名 # 构建index = pd.MultiIndex.from_tuples([('bird','falcon'), ('bird','parrot'), ('mammal'...
在这个例子中,我们首先将’A’列设置为新的索引,然后使用reset_index()方法,将其重置为默认的整数索引。 3. 重新索引并填补空缺值 reindex()方法也能够通过method参数来填补缺失值。以下是一个示例: # 创建一个含缺失值的DataFramedata={'A':[1,2,None],'B':[None,5,6]}df_nan=pd.DataFrame(data,index...
在pandas 中,常用 set_index() 和 reset_index() 这两个方法进行索引设置。 一、set_index方法 1.介绍 set_index() 方法将 DataFrame 中的列转化为行索引。 转换之后,原来的列将不见,可以通过设置 drop 保留原来...
print(s1.reindex([1,2,3,4,5],fill_value=0)二、设置某列为索引：set_index df=df.set_index(['列名',drop=True])，drop=True则删除该列 三、重新设置连续的索引列：reset_index df=df.dropna().reset_index(drop=True)，drop=True则删除原索引，drop=False则将原索引恢复为常规列 3.9 数据排序 ...
reindex,接收一个新的序列与已有标签列匹配,当原标签列中不存在相应信息时,填充NAN或者可选的填充值 set_index/reset_index,互为逆操作,前者是将已有的一列信息设置为标签列,而后者是将原标签列归为数据,并重置为默认数字标签 set_axis,设置标签列,一次只能设置一列信息,与rename功能相近,但接收参数为一个序列更...
reindex 重写索引(这个方法用的比较多) importpandasaspdimportnumpyasnpdate_index=pd.date_range('1/1/2010',periods=6,freq='D')df2=pd.DataFrame({"prices":[100,101,np.nan,100,89,88]},index=date_index)prices2010-01-01100.02010-01-02101.02010-01-03NaN2010-01-04100.02010-01-0589.02010-01-0688....
例如,使用loc和iloc进行基于标签和基于位置的索引。 注意索引的连续性和唯一性:如果索引不连续或有重复,可能会导致一些操作出现问题。在需要时,可以使用reset_index或reindex方法调整索引。 总之,理解和掌握DataFrame的索引操作是pandas库应用的关键。通过深入学习和实践,你可以更好地利用DataFrame进行数据分析和处理。
unique 计算Index中唯一值的数组 2 基本功能 2.1 重新索引(reindex) pandas对象重要方法之一是reindex,其作用是创建一个新对象,它的数据符合新的索引。若某个索引值当前不存在,则引入缺失值。 obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c']) print(obj) # d 4.5 # b ...