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']=...
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...
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...
1、set_index() 作用:DataFrame可以通过set_index方法,将普通列设置为单索引/复合索引。 格式:DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数含义: keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的普通列 ...
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...
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' ...
删除行或列 - drop() DataFrame索引操作 数据准备 准备的数据 重置索引 - reset_index() 获得新的index,原来的index变为数据列,保留下来 若不想保留原来的index,使用参数drop=True,默认为False 构建一个DataFrame df = pd.DataFrame( {'水果':['苹果', '香蕉', '哈密瓜'], ...
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...
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...