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...
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']=...
您可以使用set_index()和reset_index()将索引更改(重置)到另一列。 将描述以下内容。 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_c...
stat_data.reset_index(drop=True, inplace=True) stat_data = pd.concat([stat_data.tail(1), lr], axis=1) stat_data.insert(0, 'code', stock_code) stat_data = stat_data.set_index('code') # 导出数据到CSV文件 csv_filename = f'{stock_code}_stat_data.csv' stat_data.to_csv(csv_...
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。
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=...
df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 重置索引 # 转换数据类型 df['TotalCharges'] = df['TotalCharges'].astype('float')# 转换tenure def transform_tenure(x):if x <= 12:return 'Tenure_1'elif x <= 24:return 'Tenure_2'elif x <= 36:return 'Tenure_3'elif x <= 48:return '...
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:是否保留原索引,默认false保留原索引,true则新建索引。在多个dataframe合并时,经常会用到reset_ind...
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...
student=pd.concat([page_001,page_002],axis=0).reset_index(drop=True) student['Age']=np.arange(0,len(student)) student.drop(columns=['Age','Score'],inplace=True) print(student) print(a) ID Name 0 1 students_01 1 2 students_02 2 3 students_03 3 4 students_04 4 5 students_05...