df['解除时间'] 是DataFrame中的一个列,使用 .value_counts() 方法对该列进行值计数。该方法会返回一个Series对象,其中包含每个唯一值及其对应的计数。 接着,.reset_index() 方法被调用,将Series对象转换为一个新的DataFrame。新DataFrame中的"index"列包含列中的唯一值,"解除时间"列包含每个唯一值的计数。 最...
Series的reset_index()没有后两个参数col_level和col_fill,有一个功能相似的name参数。 # coding=utf-8 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Col-1': [1, 3, 5], 'Col-2': [5, 7, 9]}, index=['A', 'B', 'C']) print(df) df1 = df.reset_index() print(df1) df.reset_inde...
Series的reset_index()没有后两个参数col_level和col_fill,有一个功能相似的name参数。 # coding=utf-8importpandasaspddf=pd.DataFrame({'Col-1':[1,3,5],'Col-2':[5,7,9]},index=['A','B','C'])print(df)df1=df.reset_index()print(df1)df.reset_index(drop=True,inplace=True)print(df...
数据清洗时,会将带空值的行删除,此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引,可以使用reset_index()重置索引。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5,4),index=[1,3,4,6,8]) print(df) 0 1 2 3 1 0 1 2 3 3 4 5 6 7 4 8 9 10 11 ...
Series最重要的一个功能是:它在算术运算中会自动对齐不同索引的数据。 Series对象本身及其索引都有一个name属性,该属性跟pandas其他的关键功能关系非常密切 DataFrame相当于有表格,有行表头和列表头 a=pd.DataFrame(np.random.rand(4,5),index=list("ABCD"),columns=list('abcde')) print (a) a b c d e ...
数据清洗时,会将带空值的行删除,此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引,可以使用reset_index()重置索引。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5,4),index=[1,3,4,6,8]) print(df)
pandas reset_index()参数 `reset_index()`是Pandas库中的一个函数,用于重置DataFrame或Series的索引。它可以将索引重置为默认值(即从0开始递增),或者将其重置为指定的值。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...
如果需要修改原来的数据,需要设置inplace参数为True。 综上所述,reset_index()方法是pandas中重要的数据操作方法之一,它可以重新设置DataFrame或Series的索引,并提供了多个参数进行灵活的控制。需要根据具体需求选择合适的参数和使用方式来使用reset_index()方法。
Python-Pandas Code: importnumpyasnpimportpandasaspd s=pd.Series([2,3,4,5],name='f1',index=pd.Index(['p','q','r','s'],name='idx'))s.reset_index(drop=True) Output: 0 2 1 3 2 4 3 5 Name: f1, dtype: int64 Example - To update the Series in place, without generating a ...
如果我们用一列来作为index(本质是将一个series当作index,同理),之后再reset_index,就不是默认的了 还是保持全本的列名 此处的series可以自己尝试一下,比如一个dataframe中取出一列就是series,把这一列当作index,看结果 import pandas as pd data = pd.DataFrame({'A ...