reset_index(drop=True,inplace=True) # 确认是否还有空值 df.isna().sum() 输出结果: 书名 0 作者 0 出版社 0 出版时间 0 页数 0 价格 0 评分 0 评论数量 0 dtype: int64 df.shape 输出结果: (47745, 8) 清洗出版时间列 # 为了便于统计,通过正则提取出版时间的年份 import re df['出版时间']=...
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...
二、使用现有 DataFrame 设置索引 通过set_index手动设置索引。 data2.set_index('date', inplace=True, drop=False) set_index 方法重新创建对象 inplace=True 可就地修改原对象 drop=False 保留被设置索引的列 三、操作之后重设索引 reset_index 数据切片之后索引顺序混乱,可通过reset_index重新生成连续索引。 da...
>>> s.reset_index(drop=True, inplace=True) >>> s.index RangeIndex(start=0, stop=999999, step=1) >>> s.index.memory_usage() 128 如果你不熟悉Pandas,你可能想知道为什么Pandas自己没有做到这一点?好吧,对于非数字标签,有一点很明显:为什么(以及如何)Pandas在删除一行后,会重新标记所有后续的行?...
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保留原来的列。 使用语法为: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=...
DataFrame.reset_index() 重置索引 ''' DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') 参数解释 level:可填入int, str, tuple, list类型, 默认 None, 仅从索引中删除给定级别。默认情况下删除所有级别。
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...
x.reset_index(drop=True,inplace=True) y = y.copy() y.reset_index(drop=True,inplace=True) newX = pd.DataFrame({"Constant": np.ones(len(x))}).join(pd.DataFrame(x)) MSE = (sum((y - y_pred)**2))/(len(newX)-len(newX.columns))#分母应该是N ...
dataframe.reset_index(drop=True) data = dataframe[(dataframe['Activity'] == activity)][sensor] decompose = seasonal_decompose(data, model='additive', extrapolate_trend='freq', period=50) fig = decompose.plot fig.set_size_inches((12, 7)) ...
dataframe.reset_index(drop=True) data = dataframe[(dataframe['Activity'] == activity)][sensor] decompose = seasonal_decompose(data, model='additive', extrapolate_trend='freq', period=50) fig = decompose.plot() fig.set_size_inches((12,7)) ...