DataFrame Reset Index函数由reset_index()函数构成,并允许使用各种参数来重置索引。reset_index()函数的一般形式如下: df.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=”) 其中,level参数指定要重置的索引级别,drop参数指定是否删除
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...
set_index() 参数: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) ● keys:字符串、字符串列表或数组类,表示要设置为索引的列名。 ● drop:布尔值,默认为True。如果为True,则原DataFrame中用作新索引的列将被删除。 ● append:布尔值,默认为False。如果为True,...
在Python的pandas库中,reset_index函数是一个非常实用的功能,它允许你重置DataFrame的索引。下面是对reset_index函数的详细解释和使用示例: 1. reset_index函数的作用 reset_index函数的作用是将DataFrame的索引重置为默认整数索引,并可以选择是否将原来的索引列保留为DataFrame的一列。这在数据预处理或数据分析中非常有...
reindex(new_index) 在这个例子中,我们创建了一个包含两列的DataFrame,然后使用Reindex方法将其索引重新构建为一个新的序列。需要注意的是,如果原始数据与新索引不匹配,Reindex方法将会使用NaN值填充缺失的值。可以通过设置参数fill_value来指定用于填充缺失值的值。 2. Set_index Set_index方法用于将指定的列设置为...
reset_index()是一个常用的方法,用于重置DataFrame或Series的索引。 如果你有一个DataFrame或Series,你可以使用reset_index()来重置其索引。这个方法默认不会改变原来的数据,而是返回一个新的DataFrame或Series。 以下是一些基本示例: 对于DataFrame: python复制代码 importpandasaspd # 创建一个简单的DataFrame df = pd...
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。
1 . DataFrame.reset_index 2. 交叉验证 3.多分类DataFrame 返回最大值索引 4.删除缺失值 5.某一列值的个数 6.切分,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数注释: keys:列标签,或列标签的列表, drop:默认值是True,表示删除keys参数指定的列;设置为False,表示不删除keys参数指定的列。 append:默认值是False,表示删除原始行索引;如果设置为True,表示向现有的行索引中追加...
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。