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...
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,则新索引将添加到现有...
Set_index方法可以用于简化数据结构或方便数据操作。以下是使用Set_index方法的示例代码: import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 使用Set_index方法将列A设置为索引 df.set_index('A', inplace=True) 在这个例子中...
Pandas的reset_index()函数用于重置DataFrame的索引。 具体来说,reset_index()函数可以将当前的索引重置为一个默认的整数索引,同时可以选择将原来的索引添加为一个新的列。 以下是一些关键参数及其说明: drop:布尔值,默认为False。如果为True,则不将原索引添加为新列;如果为False,则将原索引添加为新列。 level:整...
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True,表示把索引删除。 有如下数据df,存在一个行索引: df = pd.DataFrame([('bird', 389.0), ('bird', 24.0), ('mammal', 80.5...
一、reset_index()reset_index()方法用于将数据框的索引重置为默认的整数索引,并且可选地将其添加为新列。当调用reset_index()方法时,原索引会被删除。默认情况下,调用该方法不会改变数据的顺序,但可以通过设置参数来重新排序数据。示例: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', '...
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。
reset_index() 是 pandas DataFrame 的一个方法,用于重置 DataFrame 的索引。当你想要重新设置索引或者将现有的索引列变成一个普通的列时,这个方法非常有用。 下面是 reset_index() 方法的一些基本用法: 基本使用: python import pandas as pd # 创建一个简单的 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': ['A0'...
reset_index()用法详解 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...
DataFrame.reset_index(level=None, *, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='', allow_duplicates=_NoDefault.no_default, names=None) 几个常见参数解释: drop: 是否保留原有index。默认为False,表示保留原有index。 代码示例 import pandas as pd df1=pd.DataFrame({"A":[2,3,4,6],...