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']=...
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:是否保留原索引,默认false保留原索引,true则新建索引。在多个dataframe...
data4.reset_index(drop=True, inplace=True) drop=True 不保留原索引 inplace=True 就地重置原对象 四、分组 groupby 之后索引设置为列 分组之后分组列默认作为索引index,可重置为列。 # 添加列data3['team'] = ['x','x','y','y','y']# 分组之后重设索引data3.groupby('team').mean().reset_ind...
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') ...
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=...
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' ...
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 '...
df.drop_duplicates(subset = ['QQ','date'])['QQ'].value_counts() 1. 2. 4.5 用户在群里连续说话天数 #数据 按照 'QQ','date' 两列 去重 df1 = df.drop_duplicates(subset = ['QQ','date'])[['QQ','date']] df1.reset_index(drop = True,inplace = True) ...
inplace参数的理解:修改一个对象时:inplace=True:不创建新的对象,直接对原始对象进行修改;inplace=False:对数据进行修改,创建并返回新的对象承载其修改结果。 student['Age']=np.arange(0,len(student))#增加一列 student.drop(columns=['Age'],inplace=True)#删除一列 ...