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...
drop:用于指定是否删除原来的索引。默认值为False。 inplace:是否在原来的DataFrame上修改。📝 使用示例 假设你有一个包含多重索引的DataFrame,经过一系列操作后,想要重置索引。你可以这样使用: ```python df.reset_index(level=0, drop=False, inplace=True) ``` 这样,原来的索引就会被转换为一列新的数据,而...
pd.DataFrame.reset_index(drop=True)是Pandas库中的一个函数,用于重置DataFrame的索引。当drop参数设置为True时,原来的索引将被删除,新的默认整数索引将被创建。 这个函数的作用是将DataFrame中的索引重置为默认的整数索引,并且丢弃原来的索引列。重置索引可以对数据进行重新排序、重新分组或者简化数据处理。 使用re...
drop：指定是否要删除被重置的索引。如果设置为 True，则会删除被重置的索引并丢弃它们；如果设置为 False，则将被重置的索引添加为一列保留。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...
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...
3. reset_index 方法中 drop 参数的使用场景和效果 drop 参数默认为 False,表示将原索引添加为 DataFrame 的一个新列。 当drop=True 时,表示不将原索引添加为新列,而是将其删除。4. 示例代码 以下是一个使用 reset_index 方法的示例代码: python import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = {'...
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。
我们在使用drop函数删除指定值的行后,原来的索引还是保留的!这可能会在后续的处理中,出现一些莫名其妙的错误。因此如果可以,最好drop完重置一下索引(个人看法)。 就比如我在做pd.concat时候,竟然合并完,多出了几行。。。 下面举一个例子来讲解: AI检测代码解析 ...
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。
label != -1],如果不进行reset_index(drop=True),index会变得不连续。 如:print(train_x.index.tolist()) #[1,2,4,5] 在后面需要对train1_x进行操作时,如果前面不对train_x进行reset_index(drop=True),那么train1_x的index找不到5会报错。