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...
df_new = df.set_index('Country', drop=True, append=False, inplace=False)# 索引的列被还原df_new.reset_index()# drop=Falsedf_new.reset_index(drop=True)# 列被删除# 原始数据框操作df.reset_index(drop=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...
df1= df.reset_index(drop=False)#默认为False,原有的索引不变,添加一列,列名index;print(df1)print('---') df2= df.reset_index(drop=True)#索引被还原为普通列,瞬间又被删掉了,同时在原位置重置原始索引012...;print(df2)'''输出结果 df: A B C D 0 A0 B0 C0 D0 1 A1 B1 C1 D1 2 A2 B...
可以看到,原始数据的索引被重置为了默认的整数序列,并且添加了一列名为 “index” 的数据。 方法二:索引转列 另一种常用的方法是使用reset_index()方法的参数drop=True,将索引转换为列,并删除原来的索引。下面是一个示例: importpandasaspd# 创建一个 DataFramedata={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}df=pd....
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') ...
Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和...
reset_index(drop=True) # 按照日期和小时进行时间拆分 dataframe['date'] = dataframe.time.dt.date dataframe['hour'] = dataframe.time.dt.hour # 删除时间戳节约内存 dataframe.drop('timestamp', inplace=True, axis=1)dataframe.head() 输出结果:...
df.set_index(“date”, inplace=True) 如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 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_ind...
下面我们使用reset_index进行索引重置: 可以看到,此时数据表增加了一列新的索引,同时原来的索引被被保留了下来。 如果我们想直接使用重置后的索引,不保留原来的index,就可以加上(drop = True),如下所示: city.reset_index(drop=True) 也就是说这个时候,原来被我们删除的那行数据已经没了,但是索引没有变乱。 这...
dataframe.reset_index(drop=True) adft = adfuller(dataframe[(dataframe['Activity'] == activity)][sensor], autolag='AIC') output_df = pd.DataFrame({'Values':[adft[0], adft[1], adft[4]['1%']], 'Metric':['Test Statistics', 'p-value', 'critical value (1%)']}) ...