inplace=True :是指重置索引的结果是否作用在前面的数据上 我们并不能设置df.pivot_table(values='orderamount',index='month',aggfunc=sum) 输出结果的格式,所以在 df.pivot_table(values='orderamount',index='month',aggfunc=sum) 上重置索引的时候,reset_index()中不能添加inplace=True. 但是变量a,是把 ...
inplace=True :是指重置索引的结果是否作用在前面的数据上 我们并不能设置df.pivot_table(values='orderamount',index='month',aggfunc=sum) 输出结果的格式,所以在 df.pivot_table(values='orderamount',index='month',aggfunc=sum) 上重置索引的时候,reset_index()中不能添加inplace=True. 但是变量a,是把 ...
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。
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...
df.reset_index(drop=True, inplace=True) ``` 输出结果如下: ``` name age city 0 John 25 New York 1 Mike 30 Los Angeles 2 Sarah 35 Chicago ``` 可以看到,新的DataFrame的索引已经被重置为从0开始的整数索引,原来的索引被丢弃掉了。 接下来,level参数是用于多层索引的情况下重置特定层级索引。如果...
drop: 布尔值,默认为False。如果为True,则不将旧索引作为列添加到DataFrame中。 inplace: 布尔值,默认为False。如果为True,则直接在原DataFrame上进行修改,不返回新的DataFrame对象。 level: 用于指定在具有多级索引的DataFrame中,要重置的索引级别。默认为None,表示重置所有级别的索引。 col_level: 在列名具有多级索...
- `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或Series。 - `drop=True`:是否删除原始索引。默认为`True`,如果设置为`False`,则保留原始索引。 - `name=None`:指定新索引的名称。如果未指定,则使用默认名称。 下面是一个简单的示例,演示如何使用`reset_inde...
reset_index用来重置索引，因为有时候对dataframe做处理后索引可能是乱的。drop=True就是把原来的索引index列去掉，重置index。drop=False就是保留原来的索引，添加重置的index。两者的区别就是有没有把原来的index去掉。此外还有一个参数：inplace inplace=False（默认）表示原数组不变，对数据进行修改之后...
reset_index()方法有几个常用的参数,包括drop、level和 inplace,下面将介绍这些参数的用法以及一些重要的注意事项。 首先,drop参数是用来指定是否要抛弃原来的索引。默认情 况下,drop的值为False,即会保留原来的索引以作为新 DataFrame的一列。如果设置drop为True,那么原来的索引 将被丢弃。下面是一个例子: ```pyt...
data.reset_index(drop=True,inplace=True)## 先把之前的index去掉~ time_list=pd.date_range(start="2019/12/10 17:30",end="2019/12/24 21:59:59.8",freq="0.2S")data.index.name="time_"data=data.set_index(time_list) 如果index是日期加时间,列是通量,那么如何获得每个小时的平均值?