在reset_index中需要参数name，因为Series名称与MultiIndex的一个级别的名称相同：
TABLE_NAME => table-name ,删除建议=>delete-建议 ) 模式为 QSYS2。 此过程将重置指定表的所有索引的 LAST_QUERY_USE、LAST_STATISTICS_USE、QUERY_USE_COUNT 和 QUERY_STATISTICS_COUNT 使用情况统计数据。 也可以使用更改对象描述 (CHGOBJD) CL 命令重置这些值,但该命令需要独占锁。
To remove this ValueError we need to use the parameter name in the reset index method because the series name is the same as the name of one of the levels of multiindex. Also, we will apply thesize()method here as it could be the best alternative forvalue_count. ...
QUERY_STATISTICS_COUNTQUERY00002BIGINT使用状況統計が前回リセットされた後で、該当の SQL 索引がオプティマイザーで統計用に使用された回数。 SYSTEM_TABLE_SCHEMASYS_DNAMECHAR(10)システム表スキーマ名。 SYSTEM_TABLE_NAMESYS_TNAMECHAR(10)システム表名。
['name','total']print(count_dtype)print('\nNumber of unique classes in each columns:')foriincount_dtype['name'].values:print('Type: ',i)#计算每一列不同类型的个数print(type(data.select_dtypes(i).nunique()))#<class 'pandas.core.series.Series'>print(type(data.select_dtypes(i).n...
[python 3.5.2,pandas0.24.1, numpy 1.16.1, scipy 1.2.0] 我有以下熊猫数据帧 data_pdsparse_pd = data_pd.groupby(['mem_id','ctype','code'])['offset'].nunique().reset_index(name='value.values)), sha 浏览12提问于2019-02-07得票数6 ...
name falcon bird389.0fly parrot bird24.0fly lion mammal80.5run monkey mammal NaN jump 如果我们不删除该索引,则默认情况下会将其放置在顶层。我们可以将其放在另一个级别: >>> df.reset_index(level='class', col_level=1) speed speciesclassmaxtypename ...
df_with_index = s.reset_index(name='value', drop=False) print(df_with_index) 输出将是: 代码语言:txt 复制 index value 0 a 10 1 b 20 2 c 30 3 d 40 解决无法就地重置索引的问题 由于reset_index不支持就地操作,你需要接受它会返回一个新的 DataFrame。如果你想要修改原始对象,可以将结果赋...
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?
The previous calls to thereset_index()method return a newDataFramewith the index reset. However, you can set theinplaceargument if you'd rather reset the index of the originalDataFrameand returnNone. main.py importpandasaspd df=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bobby','Carl','Dan'],'exper...