上次发了一个关于pandas多层级索引的随笔,之后就没接着往下更是到年底了有点忙之后也有点懒惰了索性就把随笔先放着。 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...
monkey NaN jump '''# 等同于 level=0df.reset_index(level='class')# col_level=1 指定重置后列的级别df.reset_index(level='class', col_level=1)# col_fill 填充缺失的列级别df.reset_index(level='class', col_level=0, col_fill='species')# 不存在的标签 将被新建df.reset_index(level='cla...
reset_index是set_index的逆操作,将索引重新转换为列。reset_index的参数如下所示 reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') 简单的示例如下所示: level:针对多层索引的情况下,level用来指定需要操作的index。默认将所有层级的索引转换为列。示例如下: drop:是否保留原索...
df_new02 = df_new.reset_index(drop=True) df_new02 可以看到,刚刚经过处理后的新索引被删除了。 (2)再看下第一种情况,即对原来的数据表进行reset处理: 还是先来看看原来的数据表: 接着,我们直接对这个数据表使用reset_index()函数(还是一样先指定drop=False): df_new03 = df.reset_index(drop=False...
reset_df = df.reset_index() 在这个例子中,我们创建了一个包含两列的DataFrame,并为其指定了一个自定义的索引。然后使用Reset_index方法将其索引重置为默认的整数范围。通过执行Reset_index操作,我们得到了一个新的DataFrame,其中原来的索引列被转换为普通的数据列。需要注意的是,如果原来的索引包含有用的信息,则...
reset_index()方法:reset_index()方法用于将DataFrame的索引重置为默认的整数索引,并将原有的索引转化为一列数据。这通常在使用set_index()后,需要恢复原有的索引或重新组织索引时使用。示例:df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})new_df=df.set_index('A')reset_df=new_df.reset_index()...
reset_index(level:Union[Hashable,Sequence[Hashable],NoneType]=None,drop:bool=False,inplace:bool=False,col_level:Hashable=0,col_fill:Union[Hashable,NoneType]='',) 案例 #重置索引后,原来的索引变成一列,列名为indexhero.reset_index() #drop = True 删除原来的索引hero.reset_index(drop=True) ...
pandas中set_index、reset_index区别 简介:pandas中set_index、reset_index区别 1.set_index() 作用:DataFrame可以通过set_index方法,将普通列设置为单索引/复合索引 格式:DataFrame.set_index(key,drop=True,append=False,verify_intergrity=False) import pandas as pddf=pd.DataFrame({'A':['0','1','2',...
set_index（）与reset_index（）函数 ⼀ set_index()函数 1 主要是理解drop和append参数,注意与reset_index()参数的不同.import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': range(4),'b': range(4, 0, -1),'c': ['one', 'one', 'two', 'two'],'d': ['a','b','c','d']})print(df...
本文将详细介绍set_index和reset_index的使用方法和应用场景,以帮助读者更好地理解和使用它们。 首先,我们先介绍set_index函数的使用方法。set_index函数用于设置一个或多个列作为数据框的新索引,同时将原有的索引移除。该函数的基本语法如下: python DataFrame.set_index(keys, drop=True, inplace=False) 其中,...