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  • DataFrame中set_index()与reset_index()案例详解

    万次阅读 多人点赞 2018-11-15 00:32:58
    DataFrame中set_index()与reset_index()案例详解 set_index() 官方文档 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) keys 单个或多个(Multiindex)列名 ...
    • DataFrame中set_index()与reset_index()案例详解

    • set_index() 官方文档

    DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
    
    keys单个或多个(Multiindex)列名
    dropdefault True,将作为行索引的列删掉

    在这里插入图片描述

    DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')
    
    level将df的原index_label作为新的一列留存,且列名为index,同时自动生成数字index
    dropdefalt False,如果是True,删除原来索引
    inplace下面几个都是Multiindex下的参数,后续研究

    常用于在数据清洗过后,对数据重新设置连续行索引。

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  • 文章目录1.pandas.DataFrame.query官方案例2.pandas.DataFrame.reset_index官方案例将reset_index与MultiIndex一起使用 1.pandas.DataFrame.query 官网 DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs) 描述 使用...

    1.pandas.DataFrame.query

    官网

    DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs)
    

    描述

    使用布尔表达式查询DataFrame的列

    参数

    expr : str
    要计算的查询字符串

    inplace : bool
    查询是应该修改数据还是返回修改后的副本

    **kwargs

    返回

    DataFrame or None
    由提供的查询表达式生成的DataFrame;如果inplace = True,则为None

    官方案例

    df = pd.DataFrame({'A': range(1, 6),
                       'B': range(10, 0, -2),
                       'C C': range(10, 5, -1)})
                       
    df
       A   B  C C
    0  1  10   10
    1  2   8    9
    2  3   6    8
    3  4   4    7
    4  5   2    6
    
    
    df.query('A > B')
       A  B  C C
    4  5  2    6
    
    # 前面的表达式等价于
    df[df.A > df.B]
       A  B  C C
    4  5  2    6
    
    
    # 对于名称中有空格的列,可以使用反引号
    df.query('B == `C C`')
       A   B  C C
    0  1  10   10
    
    # 前面的表达式等价于
    df.query('B == `C C`')
       A   B  C C
    0  1  10   10
    

    2.pandas.DataFrame.reset_index

    官网

    DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')
    

    描述

    重置索引或索引的级别。
    重置DataFrame的索引,并使用默认索引。
    如果DataFrame具有MultiIndex,则此方法可以删除一个或多个级别
    

    参数

    level : int, str, tuple, or list, default None
    仅从索引中删除给定的级别,默认情况下删除所有级别。

    drop : bool, default False
    不要尝试将索引插入dataframe columns,这会将索引重置为默认的整数索引

    inplace : bool, default False
    if True,则在原对象上修改
    if False, 则返回修改后的对象

    col_level : int or str, default 0
    如果列有多个级别,请确定将标签插入到哪个级别。默认情况下,它被插入第一级。

    col_fill : object, default ‘’
    如果列具有多个级别,请确定如何命名其他级别。如果为None,则重复索引名称。

    返回

    DataFrame or None
    if False,具有新索引的DataFrame;如果inplace = True,则为None

    官方案例

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    重置索引时,会将旧索引添加为列,并使用新的顺序索引
    在这里插入图片描述
    我们可以使用drop参数来避免将旧索引添加为列

    将reset_index与MultiIndex一起使用

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    如果我们不删除索引,则默认情况下,它位于顶层。
    我们可以将其放在另一个级别:

    在这里插入图片描述
    当索引插入到另一个级别下时,我们可以使用参数col_fill指定哪个级别
    在这里插入图片描述
    如果我们为col_fill指定了不存在的级别,则会创建它
    在这里插入图片描述

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  • reset_index()函数作用是重新设置索引,不加drop=True的话,原始的index会作为新的列保存在DataFrame中 reindex()函数作为也是重新设置索引,但不用使用drop=True two_new = two_new.reset_index(drop=True) two...

    reset_index()函数作用是重新设置索引,不加drop=True的话,原始的index会作为新的列保存在DataFrame中
    reindex()函数作为也是重新设置索引,但不用使用drop=True

    two_new = two_new.reset_index(drop=True)
    

    在这里插入图片描述

    two_new = two_new.reset_index()
    

    在这里插入图片描述

    two = two.reindex()
    

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  • pandas.DataFramereset_index() 方法 reset_index() 方法将重置DataFrame表的索引,并使用默认索引。 具体是什么意思呢?看以下操作 首先创建一个DF表 该DF表的索引为第一列的值,对该表使用reset_index()...

    pandas.DataFrame的 reset_index() 方法

    reset_index() 方法将重置DataFrame表的索引,并使用默认索引。

    具体是什么意思呢?看以下操作

    首先创建一个DF表

    该DF表的索引为第一列的值,对该表使用reset_index()方法后,会将旧索引添加为列,并使用新的顺序索引,效果如下:

    还可使用drop参数直接删除旧索引,不将其添加为该DF表的列:

     

     

     

     

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  • pandas.DataFrame.reset_index

    2018-02-01 14:42:04
    DataFrame.reset_index(level=None,drop=False,inplace=False,col_level=0,col_fill='')[source] For DataFrame with multi-level index, return new DataFrame with labeling informatio...
  • pandas.DataFrame.reset_index() dataframe数据准备 import pandas as pd d={ "cat":[4,"mimi","fish"], "dog":[6,"wangcai","bone"], "monkey":[8,"king","banana"], "tiger":[2,"Simba","meat"] } i=["age",...
  • dataframereset_index()——问答帖

    千次阅读 2019-10-26 19:24:43
    问:想问一下,这个在reset_index重新定义索引后,为什么columns[0]不是对应的data吗? (这本书是《利用python进行数据分析》——学Python的话很经典的一本书) 图片不知道清不清晰,贴下代码 ldata=data.stack()....
  • DataFramereset_index函数

    千次阅读 2018-02-22 14:40:36
    reset_index函数功能:示例:In [1]: df Out[1]: 0 1 2 3 4 0 -0.127085 -0.538321 0.641609 -0.020957 0.003503 1 -0.304994 0.157213 0.586962 0.251505 1.022418 2 -0.2...
  • DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')[source]重置索引或索引的一个级别。重置DataFrame的索引,并使用默认索引。如果DataFrame有一个MultiIndex,此方法可以...
  • DataFrame进行切片、融合操作后,DataFrame原有的index不会自动重新排序,这时候我们可以用pandas.DataFrame.reset_index方法让它重新排序: DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, ...
  • 最近在学习利用python进行数据分析这本书,在数据重塑这一章节中对set_indexreset_index这两个函数的用法有一些不理解,查看了官方文档记录稍微有一些眉目,在这里方便后面查阅。 具体两个函数的效果见代码 import...
  • dataframe的set_indexreset_index

    千次阅读 2019-11-16 00:56:36
    #drop的使用: import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3','A4', 'A5', 'A6', 'A7','A8', 'A9', 'A10', 'A11'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3','B4', 'B5', 'B6', 'B7...
  • Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.reset_index方法的使用。 原文地址:Python pandas.DataFrame.reset_index函数方法的使用 ...

空空如也

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