# 重置Series的索引 df_reset = s.reset_index() 此时,df_reset是一个DataFrame,其中第一列是原索引(默认命名为'index'),第二列是原Series的数据。 (可选)如果需要,可以丢弃原index列,通过drop=True参数实现: 如果你不希望保留原索引作为DataFrame的一列,可以在调用.reset_index()方法时设置drop=True参数。
Pandas模块的数据结构主要有两:1、Series ;2、DataFrame 先了解一下Series结构。 a.创建 a.1、pd.Series([list],index=[list])//以list为参数,参数为一list;index为可选参数,若不填则默认index从0开始;若添则index长度与value长度相等 importpandas as pd s=pd.Series([1,2,3,4,5],index= ['a','b...
空数据框,只有列索引,没有数据,引用Series数据时,不存在的index可能会出现NaN值,甚至出现错误提示:ValueError: cannot reindex from a duplicate axis。此时需要reset_index()进行索引重置。 复合索引 & 复合列名 # 构建index = pd.MultiIndex.from_tuples([('bird','falcon'), ('bird','parrot'), ('mammal'...
python Series api用法方法全解 源自专栏《Python床头书、图计算、ML目录(持续更新)》 Series 构造函数 Series([data, index, dtype, name, copy, ...]) 带有轴标签的一维ndarray(包括时间序列)。 属性 属性描述 Axes Series.index Series的索引(轴标签)。 Series.array 该Series或Index的ExtensionArray支持的数...
Series最重要的一个功能是:它在算术运算中会自动对齐不同索引的数据。 Series对象本身及其索引都有一个name属性,该属性跟pandas其他的关键功能关系非常密切 DataFrame相当于有表格,有行表头和列表头 a=pd.DataFrame(np.random.rand(4,5),index=list("ABCD"),columns=list('abcde')) print (a) a b c d e ...
reset_index()方法是pandas中的一个非常常用的方法,它用于将Series的index转换为DataFrame的列。下面是reset_index()方法的语法: Series.reset_index(level=None,drop=False,inplace=False,name=None) 1. reset_index()方法的参数说明如下: level:要重置的索引级别。默认为None,表示重置所有索引级别。可以传入一个...
可以通过df.index.name指定了列名之后再调用该方法 >>> df=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> df id name score grade 0 a bog 45.0 A 1 c jiken 67.0 B 2 i bob 23.0 A 3 b jiken 34.0 B 4 g lucy NaN A 5 e tidy 75.0 B >>> df.set_index(pd.Series(['f', 'b', '...
Series的reset_index()没有后两个参数col_level和col_fill,有一个功能相似的name参数。 # coding=utf-8 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Col-1': [1, 3, 5], 'Col-2': [5, 7, 9]}, index=['A', 'B', 'C']) print(df) ...
PythonSeries从0开始索引的方法 PythonSeries从0开始索引的⽅法 如下所⽰：b.reset_index(drop=True)reset_index代表重新设置索引，drop=True为删除原索引。以上这篇Python Series从0开始索引的⽅法就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
对于一些需要筛选的数据,判断得到满足条件的index对应的值,此时筛选出的series的index为: index = ((year_site == 2018) & (month_site == 2) & (day_site == 1)) Site_data = Site_SD[in