importpandasaspdroll_no=[501,502,503,504,505]student_df=pd.DataFrame({"Name": ["Alice","Steven","Neesham","Chris","Alice"],"Age": [17,20,18,21,15],"City": ["New York","Portland","Boston","Seattle","Austin"],"Grade": ["A","B-","B+","A-","A"],},index=roll_no,...
# 也可以把dataframe中的某一列值或多列压入到索引当中 df = df.set_index('product',append=True) df nums 这里看到虽然已经把product这一列压到索引中,但是你会发现product其实只有三个值'A','B','C',你想要以product为最高层的索引只显示A,B,C 那pandas刚好有一个函数可以把两个索引进行互换,swapleve...
除了行之外,reindex也可以用来重新排序或更改 DataFrame 的列。 示例代码 4:重新排序列 importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charles','David','Edward'],'age':[25,27,22,32,29],'job':['Engineer','Doctor','Artist','Lawyer','Chef']}df=pd.DataFrame(data)columns=['job','name',...
reindex 是Pandas 中用于重新索引 DataFrame 或 Series 的方法。它允许你根据新的索引顺序重新排列数据,对于在新索引中不存在于原始数据中的值,Pandas 会默认填充 NaN(不是数字)值。reindex 的主要用途包括数据对齐、缺失值处理等。 2. 如何使用reindex方法来改变DataFrame的索引 reindex 方法可以接收新的行索引或列索...
Pandas的set_index()、reset_index()和reindex()的基本使用 上次发了一个关于pandas多层级索引的随笔,之后就没接着往下更是到年底了有点忙之后也有点懒惰了索性就把随笔先放着。 简单介绍一下标题上的几个函数,set_index()可以把用字符串、字符串列表或数组设置为dataframe的新索引,但必须与原dataframe的长度一致...
在Python中,reindex()是一个常用的pandas方法,用于重新索引DataFrame或Series。这个方法允许你更改数据的顺序,从而使得索引值与新的索引标签匹配。以下是使用reindex()方法的一些示例: 创建一个简单的DataFrame: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} index = ['row1', ...
PandasDataFrame.reindex(~)方法为源 DataFrame 设置新索引,并将NaN设置为行或列标签为新的值。检查示例以进行澄清。 参数 1.labels|array-like|optional 设置为索引的新标签。使用axis指示是否为行或列设置新标签。 2.index|array-like|optional 新的行标签。
* pandas 0.22.0 Pandas DataFrame reindex 重置行索引 import pandas as pd import numpy as np my_df = pd.DataFrame(data=np.arange(20).reshape(4,5), # 4*5的矩阵 index=list("acef"), # 行索引 缺少bd,一会用reindex补上 columns=list("ABCDE")) # 列索引 print("my_df\n",my_df) '''...
import pandas as pd data = { "age": [50, 40, 30, 40], "qualified": [True, False, False, False] } idx = ["Sally", "Mary", "John", "Monica"] df = pd.DataFrame(data, index=idx) print("---BEFORE---") print(df) newidx = ["Robert", "Cindy", "Chloe", "Pete"] newd...
reindex()是pandas对象的一个重要方法,其作用是创建一个新索引的新对象。 一、对Series对象重新索引 se1=pd.Series([1,7,3,9],index=['d','c','a','f']) se1 AI代码助手复制代码 代码结果: d 1 c 7 a 3 f 9 dtype: int64 调用reindex将会重新排序,缺失值则用NaN填补。