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;reset_index()重置dataframe的索引,重置后的索引默认是整数索引;reindex()按照给定的新索引对行/列数据进行重新排列。 创建基础数据 importnumpyasnp importpandasaspd # 创建一个时间...
重置索引也可以用于删除原始索引,如果数据集存在多级索引(MultiIndex),那么reset_index 可以用于移除多级索引的一个级别(level)或多个级别。 DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') drop 参数表示是否删除原始索引,如果设置为False,那么索引转换为列;如果设置为T...
一、reset_index()reset_index()方法用于将数据框的索引重置为默认的整数索引,并且可选地将其添加为新列。当调用reset_index()方法时,原索引会被删除。默认情况下,调用该方法不会改变数据的顺序,但可以通过设置参数来重新排序数据。示例: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', '...
df.set_index('A', inplace=True) 在这个例子中,我们创建了一个包含两列的DataFrame,然后使用Set_index方法将列A设置为新的索引。通过设置参数inplace=True,我们可以直接修改原始DataFrame而不是创建一个新的DataFrame。需要注意的是,如果指定的列包含重复的值,则Set_index方法将保留重复的行。 3. Reset_index R...
reset_index()是pandas中将索引重置成自然数的方法,不会改变原始数据的内容和排列顺序。 DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=‘’): level: 如果行索引是多重索引,level用于设置重置哪些等级的索引。指定目标等级的索引用 int,str,tuple,list 等,默认None。
reset_index()是pandas中将索引重置成自然数的方法,不会改变原始数据的内容和排列顺序。 DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=''): level: 如果行索引是多重索引,level用于设置重置哪些等级的索引。指定目标等级的索引用 int,str,tuple,list 等,默认None。
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...
Python用的比较少,最近用了下发现有两个非常相似的命令:dataframe reindex和reset_index reset_index reset_index的作用是重新设置dataframe的index,范围为0~len(df) result= pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3, 3)), index=['1', '5', '6'], columns=['c1', 'c2', 'c3']) result2= result....
reset_index()是pandas中将索引重置成自然数的方法，不会改变原始数据的内容和排列顺序。使用方法如下：DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=''): level: 如果行索引是多重索引，level用于设置重置哪些等级的索引。指定目标等级的索引用 int,str,...
set_index()方法:set_index()方法用于将一个或多个现有的列设置为DataFrame的索引。它可以在DataFrame中选择一个或多个列作为索引,使得这些列不再作为普通的数据列出现,而成为索引。原有的索引将被覆盖。示例:df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})new_df=df.set_index('A')reset_index()...