inplace=True :是指重置索引的结果是否作用在前面的数据上 我们并不能设置df.pivot_table(values='orderamount',index='month',aggfunc=sum) 输出结果的格式,所以在 df.pivot_table(values='orderamount',index='month',aggfunc=sum) 上重置索引的时候,reset_index()中不能添加inplace=True. 但是变量a,是把 ...
inplace=True ：是指重置索引的结果是否作⽤在前⾯的数据上 我们并不能设置df.pivot_table(values='orderamount',index='month',aggfunc=sum) 输出结果的格式，所以在 df.pivot_table(values='orderamount',index='month',aggfunc=sum) 上重置索引的时候，reset_index()中不能添加inplace=True.但是变量a，...
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。
inplace：指定是否在原始数据框上进行就地修改。如果设置为 True，则会直接修改原始数据框，而不返回新的数据框副本；如果设置为 False，则会返回一个重置索引后的新数据框副本，默认为 False。下面是一个使用 reset_index() 方法删除多重索引的示例：首先我们新建一个数据，并对其分组聚合：import pandas as pd# ...
在使用.reset_index和pivot之后,如果需要修复索引,可以使用.set_index方法来重新设置索引。 .set_index方法可以将一个或多个列设置为新的索引,可以通过指定参数inplace=True来直接修改原数据,也可以将修改后的结果赋值给一个新的变量。 示例代码如下: 代码语言:txt ...
df.reset_index(drop=True, inplace=True) ``` 输出结果如下: ``` name age city 0 John 25 New York 1 Mike 30 Los Angeles 2 Sarah 35 Chicago ``` 可以看到,新的DataFrame的索引已经被重置为从0开始的整数索引,原来的索引被丢弃掉了。 接下来,level参数是用于多层索引的情况下重置特定层级索引。如果...
一set_index()函数 1 主要是理解drop和append参数,注意与reset_index()参数的不同. View Code 二reset_index()函数 1 重置索引后,drop参数默认为False,想要删除原先的索引列要置为True.想要在原数据上修改要inplace=True.特别是不赋值的情况必须要加,否则drop无效. ...
Code Sample, a copy-pastable example if possible df = pd.DataFrame({'foo': [1, 2, 3, 4]}, index=pd.Index(['a', 'b', 'c', 'd'], name='names')) df.reset_index(inplace=True) returns None Expected Output Same as output of df.reset_index() ou...
reset_index函数可以接受多个参数,下面将一一介绍常用的参数及其作用。 1. drop参数:默认为False,表示将原来的索引列保留为新的一列;若设置为True,则表示将原来的索引列丢弃。 2. inplace参数:默认为False,表示返回一个新的数据集,原来的数据集不会改变;若设置为True,则表示在原来的数据集上进行操作,不返回新的...
下面是`reset_index()`函数的常用参数: - `inplace=True`:将操作直接应用到原始对象上,如果`inplace`为`False`,则返回一个新的DataFrame或Series。 - `drop=True`:是否删除原始索引。默认为`True`,如果设置为`False`,则保留原始索引。 - `name=None`:指定新索引的名称。如果未指定,则使用默认名称。 下面...