在使用reset_index()时,应根据具体需求选择是否保留旧索引,并注意使用inplace=True时可能带来的数据修改。 选择合适的参数 在使用reset_index()时,应根据需求选择合适的参数。例如,如果不需要保留旧索引,可以使用drop=True参数;如果希望直接修改原始DataFrame,可以使用inplace=True参数。 数据备份 在进行数据修改操作前,...
df.set_index('A', inplace=True) 使用reset_index()重置索引 df_reset = df.reset_index() print(df_reset) 上述代码展示了如何创建一个DataFrame,设置自定义索引并使用reset_index()方法重置索引。通过reset_index()方法,原始索引会被重置为默认的整数索引。 1.2 参数详解 reset_index()方法具有多个参数,可...
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...
df_new = df.set_index('Country', drop=True, append=False, inplace=False)# 索引的列被还原df_new.reset_index()# drop=Falsedf_new.reset_index(drop=True)# 列被删除# 原始数据框操作df.reset_index(drop=True) df.reset_index() 在原有的索引列重置索引,同时不另外添加新列。 常用于索引的重置...
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...
Series(['f', 'b', 'g', 'm', 'k', 'l']), inplace=True) >>> df id name score grade f a bog 45.0 A b c jiken 67.0 B g i bob 23.0 A m b jiken 34.0 B k g lucy NaN A l e tidy 75.0 B #为index指定个名字 >>> df.index.name='newId' >>> df id name score ...
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() return tmp1 tmp1 = pro1('RYRQ').merge(pro1('CYRQ'),how='outer').merge(pro1('JSRQ'),how='outer') tmp1.fillna(0,inplace=True) tmp1['index'] = tmp1['index'].map(lambda x:x[:10]) tmp1.sort_values('index',inplace=True) line = (Line(init_opts=opts....
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...
df.reset_index() 1. Output: AI检测代码解析 Animal ID Name DateTime MonthYear Found Location Intake Type Intake Condition Animal Type Sex upon Intake Age upon Intake Breed Color 0 A786884 *Brock 01/03/2019 04:19:00 PM 01/03/2019 04:19:00 PM 2501 Magin Meadow Dr in Austin (TX) Stra...