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...
verify_integrity:默认值是False,不检查新索引是否存在重复值。 对于以下的数据,pandas默认创建一个int range索引: df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],'year': [2012, 2014, 2013, 2014],'sale': [55, 40, 84, 31]}) df month year sale 01 2012 55 1 4 2014 40 2 7 2013 84 3...
在Pandas中,reset_index、reindex和reindex_like都是用于重新索引数据的方法,但它们的使用场景和效果各有不同。以下是对这三个方法的详细解析: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...
下面是一个使用 reset_index() 方法删除多重索引的示例：首先我们新建一个数据，并对其分组聚合：import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Gill', 'Bob', 'Emily', 'Carol', 'David', 'Firth'],'Age': [30, 35, 25, 45, 35, 40, 20],'City': ['Beijing', 'Paris'...
Python Pandas DataFrame.reset_index() Python Pandas DataFrame.reset_index() Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个,它使导入和分析数据变得更加容易。 Pandasreset_index()是一个重置数据帧索引的方法。 reset_index()方法设置一个从0到...
Pandas提供了几种方法来实现这一目标,包括Reindex、Set_index和Reset_index。下面我们将详细解释这些方法的工作原理和用法。 1. Reindex Reindex是用于根据给定的索引重新构建DataFrame的索引的方法。它根据新的索引对原始数据进行填充或重新排序。在调用Reindex时,可以指定新的索引,或者提供一个用于排序的序列。如果提供了...
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。
在Pandas中,groupby函数用于对数据进行分组,而reset_index函数则用于重置索引。当我们在使用groupby进行分组操作后,通常索引会被丢弃,此时可以通过reset_index来重置索引,使得结果更加直观和易于处理。 具体来说,reset_index函数可以将分组后的结果转换为一个新的DataFrame,其中原来的索引(通常是分组键)会变成一个或多个...
reset_index函数在Pandas中的用途是什么? 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: 代码语言:javascript 代码...
pandas 中的 reset_index() 数据清洗时,会将带空值的行删除,此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引,可以使用reset_index()重置索引。 importpandas as pdimportnumpy as np df= pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5,4),index=[1,3,4,6,8])print(df)...