在Python中，处理数据时，`dataframe reindex` 和 `reset_index` 是两个常被使用的命令。它们虽然名字相似，但功能与用途大不相同。当我们使用 `reset_index` 时，其主要作用是将原有的索引重置为从0开始的连续整数，范围为0到数据集的长度。在这一操作中，数据集会新增一列，名为 "index"，保存原...
result2 = result.reset_index(drop=True) 则会删除原来的Index,直接替换为range(0.len(result)) reindex reindex的作用是按照原有的列进行重新生成一个新的df。 result3 = result.reindex(index=['1','2','3']) 原index并没有发生改变,而因为'2'和'3'是不存在的,所以使用了Nan填充,这个值的内容可以...
set_index():将某列设置为索引 reset_index():将索引还原为普通列 reindex():重定义索引
reindex 方法是在原缩印的基础上,插入新的索引,不能对所有的原索引进行替换。
test_201718 显示的结果中,index 是重复的,0-49,0-49。 要相对整合后的 test_201718 重新设置索引为 0-99,要用下面的语句: test_201718 = test_201718.reset_index(drop=True) # test_201718.reset_index(drop=True, inplace=True) reindex 方法是在原缩印的基础上,插入新的索引,不能对所有的原索引进...