Python pandas 重置data frame的index

最新推荐文章于 2023-11-13 21:30:28 发布
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分类专栏： python  numpy pandas
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N09_0027_P1 = N09_0027_P1.reset_index(drop=True)
【Python数据分析】Pandas_索引
qq_45951891的博客
06-17 1637
在数据分析的过程中，我们把大部分时间都花费在数据的准备和预处理上，Pandas 作为一个灵活、高效的数据预处理工具，提供了诸多数据处理的方法，分层索引（Multiple Index）就是其中之一，分层索引（或多层索引）是 Pandas 的基本特性，它能够增强 Pands 数据预处理的能力。分层索引（Multiple Index）是 Pandas 中非常重要的索引类型，它指的是在一个轴上拥有多个（即两个以上）索引层数，这使得我们可以用低维度的结构来处理更高维的数据。下面介绍几种创建分层索引的方式。
Pandas（Python库）：Pandas基础入门
kkchenjj的博客
07-18 819
Series是Pandas库中的一个基本数据结构，它类似于一维数组，可以存储任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python对象等）。Series由一组数据（数组）和与之相关的索引两部分构成。索引可以是任何数据类型，包括整数、字符串、日期等，这使得Series在处理数据时非常灵活。DataFrame是Pandas库中的另一个核心数据结构，它是一个表格型的数据结构，可以看作是由多个Series组成的二维数组。DataFrame可以存储不同类型的列，每一列可以有不同的数据类型。
dataframe重设index
qq_40326787的博客
06-19 1489
dataframe重设index 对数据进行筛选后，索引不是连续的情况 # inplace代表原地修改，即修改原数据df # drop=True：原index会被丢弃，不会显示为一个新列 df.reset_index(drop = True, inplace=True) # 或者用一个变量去接收修改后的df df = df.reset_index(drop = True) ...
Pandas DataFrame的index重新排列
dta0502的博客
11-05 5万+
问题描述 我选取了一个DataFrame的一部分数据得到了df1，但是index还是原来df的index，我想让新的df的index重新按照从0开始计数。比如说，我的df1是这样的 >>> df1 col1 col2 2 0.5 0.9 6 1.1 3.2 11 2.1 0.5 我希望的是 >&...
【Pandas基础】对DataFrame中index或columns进行重新排列
sxl的博客
03-21 4874
[1]redindex()方法：对DataFrame数据帧的行进行重新排列
【pandas】DataFrame.index
Bell_corp的博客
11-13 483
pandas.DataFrame.index
python pandas查找DataFrame中指定数据的索引
weixin_44346972的博客
09-15 2万+
查找DataFrame中特定值的索引举个例子，代码演示：1，创建一个DataFrame2，寻找数据中columns列名 ~BoolCol=30~ 和 ~attr=44~ 所在的行索引3，返回列表中的4就是满足条件的索引 举个例子，代码演示： 1，创建一个DataFrame import pandas as pd df = pd.DataFrame({'BoolCol': [10, 20, 30, 30, 40],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]},index=[1,2,3,4
python pandas 对series和dataframe的重置索引reindex方法
12-23
reindex更多的不是修改pandas对象的索引，而...obj = pd.Series(range(4), index=['d', 'b', 'a', 'c']) print obj d 0 b 1 a 2 c 3 dtype: int64 print obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) 1 a 2.0 b 1.0 c 3
Python 基础教程 —— Pandas 库常用方法实例说明
风尘浪子
05-20 1119
目录 1. pandas.Series（data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False ） 2. pandas.DataFrame ([data],[index]) 根据行建立数据 3. pandas.DataFrame ({dic}) 根据列建立数据 4. pandas.DataFrame（[list]）根据数据建立列数据 5. loc 、iloc数据筛选 6. 多级行索引 7. 使...
datafram的各类数值索引选取，以isnull选取空值行（非空值行）的操作为例
mocas_wang的博客
01-17 2057
假如df为datafram格式，df['index']为series格式，df[['index']]为datafram格式 1.判断series是否是空，判断非空数值 pd.isnull(row)#row为series值 row.notnull() ##row为series,和上面功能一样 if (pd.notnull(row["Date"]))&(pd.notnull(row[...
Pandas的Series结构
缘 源 园
04-05 764
Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel ）。 其中Series是一维数据结构，DataFrame是二维的表格型数据结构，MultiIndex是三维的数据结构。 Series Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。 Series的创建 # 导入pandas import pandas as pd pd..
一招获取dataframe表格的“index列表”
LRJ的博客
04-18 2790
import pandas as pd …… 我这里有一个表格：df_1 我想把它的index整理为一个列表，操作如下 list = df_1.reset_index()[“index”] 就获取了index的列表。
Python中 掌握Data Frame的常用操作
Winda_shi的博客
03-29 2986
掌握Data Frame的常用操作 一. 查看DataFrame的常用属性 DataFrame基础属性有：values(元素)、index(索引)、columns(列名) 、dtypes(类型)、size(元素个数)、ndim(维度数)和 shape(形状大小尺寸),还有使用T属性 进行转置 import pandas as pd detail=pd.read_excel('E:\data\meal_order_detail.xlsx') #读取数据，使用read_excel 函数调用 # print(de
python获取dataframe的index
拾人牙慧
10-30 6万+
【python4 之 列与行：index 和列相互转化stack unstack，行列重命名，改变类别标签 , 对行、列重新排序； 用数据定义index/columns pivot 】
HaileeRPIJNU的博客
06-22 3281
改变类别标签cat.categories , 对行、列重新排序; 重新排列分类：用其中的数据定义index/columns; pivot; 双重索引：矩阵的index与columns 重新排列相互转化: stack 与 unstack; 行列重命名； 行列相互转化
pandas入门：Series、DataFrame、Index基本操作都有了！
华章IT官方博客
10-04 1万+
导读：pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库。它基于NumPy创建，为Python编程语言提供了高性能的、易于使用的数据结构和数据分析工具。pandas应用领域广泛，包括...
dataframe重新设置index
莲君
01-21 2万+
frame a b c d 0 0 7 one 0 1 1 6 one 1 2 2 5 one 2 3 3 4 two 0 4 4 3 two 1 5 5 2 two 2 6 6 1 two 3 frame2=frame.set_index([‘c’,‘d’]) #set_index函数会生成一个新的dataframe...
dataframe的重设index
gc.collect()
02-09 1万+
Python之中最为令人头疼的，大概就是不知道函数究竟是作用在函数本身还是作用在返回的对象上了。 做个笔记，dataframe的重设index是用在了自身上了 dfff.reindex(index=range(len(dfff))) print(dfff)...
pandas中DataFrame修改index、columns名的方法
热门推荐
我是小蚂蚁
11-06 20万+
一般常用的有两个方法： 1、使用DataFrame.index = [newName]，DataFrame.columns = [newName]，这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法（推荐）： DataFrame.rename（mapper = None，index = None，columns = None，axis = None，copy = True，inplace = Fa...
拼接data frame
最新发布
11-02
df1.append(df2, ignore_index=True) # 等同于上面的水平拼接，ignore_index=True用于重置索引 ``` 3. **merge/join**: 当你需要基于共享的键或列值将数据框关联起来时，可以使用`merge`或`join`函数，这通常涉及...
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