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...
'''# 等同于 level=0df.reset_index(level='class')# col_level=1 指定重置后列的级别df.reset_index(level='class', 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=...
如果在不指定任何参数的情况下使用reset_index(),则序列号将成为新索引,而原始索引将保留为新列。 df_r = df.reset_index() print(df_r) # index name age state point # 0 1 Bob 42 CA 92 # 1 2 Charlie 18 CA 70 # 2 4 Ellen 24 CA 88 # 3 0 Alice 24 NY 64 # 4 5 Frank 30 NY 5...
Example 2: Reset Index of pandas DataFrame from 0 Using reset_index() FunctionIn Example 2, I’ll show how to reset the index numbers of a pandas DataFrame from 0 to the number of rows of the DataFrame.To achieve this, we can apply the reset_index function as illustrated in the ...
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...
set_index/reset_index,互为逆操作,前者是将已有的一列信息设置为标签列,而后者是将原标签列归为数据,并重置为默认数字标签 set_axis,设置标签列,一次只能设置一列信息,与rename功能相近,但接收参数为一个序列更改全部标签列信息(rename中是接收字典,允许只更改部分信息) ...
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...
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 ...
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...
其次，使用reset_index方法将索引列还原为普通列，并使用dt.strftime方法将时间列转换回字符串格式。 最后，我们使用drop方法删除第一列（否则最终输出的结果文件的第一列是前面的索引值，而不是time列），并将最后一列（也就是time列）移到第一列。随后，即可将修改后的DataFrame保存到输出文件中，使用to_...