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...
您也可以将reset_index与MultiIndex 一起使用 >>> index = pd.MultiIndex.from_tuples([('bird','falcon'), ... ('bird','parrot'), ... ('mammal','lion'), ... ('mammal','monkey')], ... names=['class','name'])>>> columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('speed','max'), .....
If the DataFrame has a MultiIndex, this method can remove one or more levels. Parameters levelint, str, tuple, or list, default None Only remove the given levels from the index. Removes all levels by default. dropbool, default False Do not try to insert index into dataframe columns. This...
# Importing pandas package import pandas as pd # Creating multiindex DataFrame # Creating multilevel index index = pd.MultiIndex.from_tuples([ ('Vitamin A','Sources'), ('Vitamin C', 'Sources'), ('Vitamin D','Sources')]) # Creating a multilevel index DataFrame # with columns = multi...
您还可以将 reset_index 与MultiIndex 一起使用。 >>> index = pd.MultiIndex.from_tuples([('bird', 'falcon'), ... ('bird', 'parrot'), ... ('mammal', 'lion'), ... ('mammal', 'monkey')], ... names=['class', 'name']) >>> columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('...
在pandas 中,常用 set_index() 和 reset_index() 这两个方法进行索引设置。 一、set_index方法 1.介绍 set_index() 方法将 DataFrame 中的列转化为行索引。 转换之后,原来的列将不见,可以通过设置 drop 保留原来...
示例代码:DataFrame.reset_index()方法重置 MultiIndex 的 DataFrame 索引 importpandasaspdimportnumpyasnpindex=pd.MultiIndex.from_tuples([(1,'Sarah'),(1,'Peter'),(2,'Harry'),(2,'Monika')],names=['class','name'])columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('Performance','max'),('Grade','type'...
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'a'), ('A', 'b'), ('B', 'c'), ('B', 'd')]) data = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4], index=index, columns=['values']) data.reset_index(level=1, inplace=True) ``` 输出结果如下: ``` level_1 values A a 1 A b 2 B c...
对于巨大的数据集，双T的成本可能是不可接受的，但在简单的情况下，一行返回DataFrame的副本可能有用。
I am trying to flatten a Pandas Dataframe MultiIndex so that there is only a single level index. The usual solution based on any number of SE posts is to use thedf.reset_indexcommand, but that is just not fixing the problem. I started out with anXarray DataArrayand converted it...