col_level=1)# col_fill 填充缺失的列级别df.reset_index(level='class', col_level=0, col_fill='species')# 不存在的标签 将被新建df.reset_index(level='class', col_level=0, col_fill='xxx') reset_index()和set_index()方法可以无限制的
reset_index是set_index的逆操作,将索引重新转换为列。reset_index的参数如下所示 reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') 简单的示例如下所示: level:针对多层索引的情况下,level用来指定需要操作的index。默认将所有层级的索引转换为列。示例如下: drop:是否保留原索...
2、reset_index() 作用:reset_index可以还原索引为普通列,重新变为默认的整型索引 (注:reset_index还原分为两种类型,第一种是对原DataFrame进行reset,第二种是对使用过set_index()函数的DataFrame进行reset) 格式:DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=”) 参...
在Python pandas库中，reset_index（）方法通常在处理groupby（）方法调用后的数据时被使用。官方文档解释了该方法的功能，即将DataFrame的index值转换为列，并设置一个简单的整数索引。这是set_index（）方法操作的反向操作。接下来，让我们通过示例了解如何使用reset_index（）方法。（2）当index没有名称时...
要深入了解和利用reset_index，它是提升Python数据分析能力不可或缺的一部分。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...
reset_index() newId id name score grade 0 f a bog 45.0 A 1 b c jiken 67.0 B 2 g i bob 23.0 A 3 m b jiken 34.0 B 4 k g lucy NaN A 5 l e tidy 75.0 B 哈哈,以上就是python小工具关于reset_index的方法的基本介绍。有兴趣欢迎关注:python小工具,一起学习python和pandas...
reset_index方法是pandas库中用于数据处理的一个函数。它的主要作用是将DataFrame中的索引重置为默认的整数索引，并且将原来的索引列重新恢复为普通的列。为何需要使用reset_index方法？在进行数据处理和分析的过程中，有时候索引列可能会变得混乱或不一致。使用reset_index方法可以重新设置索引，使数据更加清晰和易于处理。
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pandas.DataFrame.reset_index方法的使用。 原文地址:Python pandas.DataFrame.reset_index函数方法的使用...
reset_index用来重置索引，因为有时候对dataframe做处理后索引可能是乱的。drop=True就是把原来的索引index列去掉，重置index。drop=False就是保留原来的索引，添加重置的index。两者的区别就是有没有把原来的index去掉。此外还有一个参数：inplace inplace=False（默认）表示原数组不变，对数据进行修改之后...