设置索引是把列转换为索引,而重置索引可以认为是把行索引转换为数据集的一列。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='')...
本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.reset_index方法的使用。 DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')[source] 重置索引或索引的一个级别。 重置DataFrame的索引,并使用默认索引。如果DataFrame有一个MultiIndex,此方法可以删除一个或多个级别。 参数: leve...
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([('...
index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, ... names=['a', 'b'])) 要从索引中删除特定级别,请使用 level。 >>> s2.reset_index(level='a') a foo b one bar 0 two bar 1 one baz 2 two baz 3 如果未设置level,则从索引中删除所有级别。 >>> s2.reset_index() a b foo 0 bar one 0...
import pandasas pd import numpyas np index = pd.MultiIndex.from_product([['TX','FL','CA'], ['North','South']], names=['State','Direction']) df = pd.DataFrame(index=index, data=np.random.randint(0,10, (6,4)), columns=list('abcd')) ...
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...
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...
Pandas DataFrame.reindex() 重置索引 DataFrame的Reset index用于通过使用’reset_index’命令来重置索引。如果DataFrame具有MultiIndex,则此方法可以删除一个或多个级别。 句法: DataFrame.reset_index(self, level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') ...
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...
Out: MultiIndex(levels=[[u'A', u'B', u'C'], [0, 1, 2]], labels=[[0, 1, 1, 2], [0, 1, 2, 0]], names=[u'letter', u'number']) 我对添加.reset_index(...)操作时会发生的事情感到困惑: df = df.groupby(['letter', 'number']).size().reset_index(name='counts'), ...