pandas 在进行concat 后 需要对列表进行reset操作

最新推荐文章于 2024-07-01 23:15:01 发布
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分类专栏： pandas基础
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本文介绍在使用Pandas进行数据拼接(concat)后，如何通过reset_index方法并设置drop参数为true来重新设置索引，确保索引值按顺序排列。

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pandas 在进行concat 后 需要对列表进行reset操作
当我们对需要拼接两个表格时

df1 = read_csv(r"C:/Users/admin/Desktop/data.txt",sep=',',encoding='utf-8'

在这里插入图片描述

df2 = read_csv(r"C:/Users/admin/Desktop/data1.txt",sep=',',encoding='utf-8'

在这里插入图片描述进行拼接
df = pd.concat([df1,df2])
在这里插入图片描述
拼接后出现index索引值并不是按照顺序

df = df.reset_index(drop=true)   #重新设置索引

在这里插入图片描述

Pandas concat函数导致索引失效的解决方法
class_class957的博客
09-20 574
综上所述，通过对要合并的DataFrame对象进行索引重置操作，并在concat函数中设置ignore_index参数为True，可以有效解决使用concat函数导致的索引失效问题。合并后的DataFrame可能会出现重复的索引值，或者索引的顺序可能不正确。上述代码将合并df1和df2，并生成一个新的DataFrame对象result，同时忽略合并后的DataFrame的索引。如有疑问，请随时提问。上述代码将检查合并后的DataFrame对象中是否存在重复索引，并验证索引顺序是否正确。
Pandas 数据索引优化：set_index_reset_index 技巧
AI天才研究院
06-27 1007
本报告系统解析Pandas核心操作set_index与的底层逻辑、优化技巧及工程应用。通过第一性原理推导索引在数据结构中的核心作用，结合理论模型与实践案例，覆盖从基础概念到高级场景的全维度分析。重点揭示索引转换过程中的内存管理策略、性能瓶颈及规避方法，为数据工程师提供从数据清洗到复杂分析的全流程优化指南。用户使用set_index内存爆炸：频繁转换导致数据复制，大文件处理时OOM（Out Of Memory）。性能损耗：未优化的索引设置导致后续locmerge操作变慢。
2017.05.23回顾 python引用赋值 reset_index pd.concat
strwolf的专栏
05-25 2673
这两天实在是太忙，甚至都忽略了写博客，今天把23和24的博客补起来，节奏不能乱，不管多忙，老子都要写博客，磨刀不费砍柴时，博客写好，后续的工作效率会更高 1、23号我上主要是在建模写拉数据的SQL，上午基本完成 2、测试来找我改一些假接口，测试FOX的写入需求，中午完成，都是有bug，下午改了几次 3、IT来找我，对AS结果进行组合，改好上线 4、下午剩余的时间继续建模，我对别人的WOE工
pandas dataframe在指定的位置添加一列, 或者一次性添加几列，reindex，pd.concat的使用
Reach Higher
08-01 11万+
相信有很多人收这个问题的困扰，如果你想一次性在pandas.DataFrame里添加几列，或者在指定的位置添加一列，都会很苦恼找不到简便的方法； 可以用到的函数有df.reindex, pd.concat 我们来看一个例子： df 是一个DataFrame， 如果你只想在df的后面添加一列，可以用下面的方法， df = pd.DataFrame(columns=['
Pandas中concat的用法
ak_bingbing的博客
12-29 1772
​ 当涉及到合并连接多个 DataFrame 对象时，concat函数是一个非常有用的工具。以下是对concatconcatconcat函数可以将多个 DataFrame 对象连接在一起，形成一个新的 DataFrame。这对于合并来自不同源的数据或者将数据拆分为更小的块进行处理非常有用。纵向拼接数据：通过设置axis=0concat函数可以将具有相同列的多个 DataFrame 对象按行方向（纵向）拼接起来。这样可以将数据堆叠在一起，增加行数。横向拼接数据：通过设置axis=1concat。
【技巧】Pandas使用drop后使用reset_index重置索性
xfxuezhang.cn
02-10 1万+
一不小心就踩坑了
20-Pandas concat连接操作
qwy715229258163的博客
07-01 781
为了便于说明，我们这里还是使用之前的数据：empdata.csv;
pandas 列操作
MusicDancing的博客
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1. 选择指定列 df_cc = data[['cc1', 'cc2']] 2. 删除指定列 # 删除指定列 df_aa = data['aa'] df_bb = data['bb'] data = data.drop(['aa', 'bb'], axis=1) # 删除索引列 data = data.reset_index(drop=True) 3. 更改列名 data.columns = ['aa_new', 'bb_new'] 4. 增加一列 data['pt'] = '..
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# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import sys df1 = pd.DataFrame({ 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', 'C1', '
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