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  • python reset_index()和set_index()的使用

    千次阅读 2020-03-18 02:16:51
    df.reset_index()#默认drop=False 获得新的index,原来的index变成数据列保留下来 col1 col2 col3 0 A 2.0 0 1 A 1.0 1 2 B 9.0 9 3 NaN NaN 4 4 D 7.0 2 5 C NaN 3 说明,重置了索引,并且col1 回到了原来的位置 ...
    df = pd.DataFrame({
     'col1' : ['A', 'A', 'B', np.nan, 'D', 'C'],
        'col2' : [2, 1, 9, np.nan, 7, np.nan],
       'col3': [0, 1, 9, 4, 2, 3]})
    print(df)
      col1  col2  col3
    0    A   2.0     0
    1    A   1.0     1
    2    B   9.0     9
    3  NaN   NaN     4
    4    D   7.0     2
    5    C   NaN     3

     

    df = pd.DataFrame({
     'col1' : ['A', 'A', 'B', np.nan, 'D', 'C'],
        'col2' : [2, 1, 9, np.nan, 7, np.nan],
       'col3': [0, 1, 9, 4, 2, 3]}).set_index('col1')
    print(df)

     

          col2  col3
    col1            
    A      2.0     0
    A      1.0     1
    B      9.0     9
    NaN    NaN     4
    D      7.0     2
    C      NaN     3

    结果是col1列作了索引

     

    df.reset_index()#默认drop=False  获得新的index,原来的index变成数据列保留下来
    	col1	col2	col3
    0	A	2.0	0
    1	A	1.0	1
    2	B	9.0	9
    3	NaN	NaN	4
    4	D	7.0	2
    5	C	NaN	3

    说明,重置了索引,并且col1 回到了原来的位置

    df.reset_index(drop=True)#如果你不想保留原来的index,drop=True

     

    
    col2	col3
    0	2.0	0
    1	1.0	1
    2	9.0	9
    3	NaN	4
    4	7.0	2
    5	NaN	3

    说明是重置索引了,但把col1 丢掉了,如果工作中需要索引列 连接其他表就错了。

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  • Python set_indexreset_index详解

    千次阅读 2019-08-12 19:37:15
    再来介绍一下set_index函数的使用。set_index就是将列转换为索引,其参数如下: set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) keys是要设置为索引的列表。 drop:默认...

     

    再来介绍一下set_index函数的使用。set_index就是将列转换为索引,其参数如下:

     

    set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

     

    keys是要设置为索引的列表。

     

    drop:默认为true,表示是否将作为新索引的列删除。如果为false,则保留原来的列,true则删除原列,示例如下。

     

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  • 转载于:https://www.cnblogs.com/mahailuo/p/8324991.html

     

     

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/mahailuo/p/8324991.html

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  • Pythonreset_index函数

    万次阅读 2019-01-18 14:54:43
    DataFrame的reset_index()函数用法: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(data={ 'A':[1,1,2,2,2], 'B':[2,3,4,6,5], 'C':[3,8,5,12,6] }) df A B C 0 1 2 3 1 1 3 8 2 2 4 5 3 2 6 1...

    DataFrame的reset_index()函数用法:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df = pd.DataFrame(data={
        'A':[1,1,2,2,2],
        'B':[2,3,4,6,5],
        'C':[3,8,5,12,6]
    })
    df
    	A	B	C
    0	1	2	3
    1	1	3	8
    2	2	4	5
    3	2	6	12
    4	2	5	6
    #############################
    df = df.ix[[0,2,4]]
    df
    	A	B	C
    0	1	2	3
    2	2	4	5
    4	2	5	6
    #############################
    df.reset_index() #将会将原来的索引index作为新的一列
     index	A	B	C
    0	0	1	2	3
    1	2	2	4	5
    2	4	2	5	6
    #############################
    #使用drop参数设置去掉原索引
    df.reset_index(drop=True)
        A	B	C
    0	1	2	3
    1	2	4	5
    2	2	5	6
    

    我们下次再见,如果还有下次的话!!!
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  • python pandas中reset_index方法的使用

    千次阅读 2020-05-24 14:38:49
    reset_index()方法可能最经常使用的地方是处理groupby()方法调用后的数据。官方文档是这样介绍该函数的功能的,As a convenience, there is a new function on DataFrame called reset_index() which transfers ...
  • Python)Pandas reset_index()用法总结

    千次阅读 2020-10-13 17:03:10
    Pandas是一个数据处理的库,今天我们来学习reset_index()这个函数的用法。 pandas.DataFrame.reset_index 函数作用:重置索引或其level。 重置数据帧的索引,并使用默认索引。如果数据帧具有多重索引,则此方法...
  • python 中的Set_indexreset_index

    千次阅读 2018-08-25 21:09:10
    1.set_index DataFrame可以通过set_index方法,可以设置单索引和复合索引。 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) append添加新索引,drop为False,in...
  • pandas中关于set_indexreset_index的用法

    万次阅读 多人点赞 2017-10-05 20:51:30
    1.set_index DataFrame可以通过set_index方法,可以设置单索引和复合索引。 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) append添加新索引,drop为False,in...
  • 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...
  • 参考:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-series-reset_index/ 语法: Series.reset_index(level=None, drop=False, name=None, inplace=False) 参数 level : For a Series with a MultiIndex drop : ...
  • 1.set_index DataFrame可以通过set_index方法,可以设置单索引和复合索引。  DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)  append添加新索引,drop为False,in...
  • 1、set_index() 顾名思义,就是把某一列或者某几列set为index。 一般的数据存储中有index唯一的特性,所以当set(["A", "B"])时,会自动对["A", "B"]这个组合列做group处理,...2、reset_index() 则是对set_i...
  • reset_index用法

    2021-01-17 11:29:50
    (python)reset_index的应用
  • 《利用python进行数据分析》之set_indexreset_index函数功能 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Nov 17 22:09:24 2018 @author: muli """ from pandas import Series,...
  • 1.groupby之前要sort_values 2. contact 之后要reset_index
  • 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 ...
  • reset_index 函数意思就是重新排序 因为通过选取符合条件的行或者列 原来的行与列序号并不是顺序的,所以通过此函数可以重新顺序排列更好的是 通过groupby函数分组会更乱一点利用改函数则会更整齐而增加该函数以后....
  • set_index()和reset_index()的使用介绍
  • I have a Pandas dataframe named data_match. It contains columns '_worker_id', '_unit_id', and '... (Please see attached screenshot for some of the rows in this dataframe)Let's say the index colu...
  • python多进程groupby reset_index的注意点

    千次阅读 2019-03-17 23:35:40
    1:在Python中,一个比较大的数据,从float64转成float32的时候,会有数值的变化 >>> import pandas as pd >>> >>> a = pd.DataFrame() >>> a['key'] = [998899663] >>...
  • pandas中关于set_indexreset_index的用法 Pandas set_index&reset_index 首先说reindex() 《利用python进行数据分析》中写: reindex()方法用于创建一个符合新索引的新对象 ①对于Series类型,调用...
  • reset_index()函数

    2021-03-02 21:20:28
    reset_index()函数用法
  • 函数reset_index():重置DataFrame 索引

    千次阅读 2019-09-07 15:33:31
    在应用DataFrame的drop_duplicates()后,... 通过reset_index()方法我们可以重置索引,drop参数为True时,直接丢弃原来的索引,否则原来的索引新生成一列名为'index'的列: df.reset_index(inplace=True,drop=True...
  • 调用reset_index()即可解决: data1为索引不连续的表,data2为重置索引后索引连续的表。 ————————————————分割线———————————————— 从今天开始,要写一些简洁的、直抵灵魂的...
  • 1 问题:当我们对Dataframe对象进行数据清洗之后, 例如去掉含NaN的行之后, 发现行索引还是原来的行索引, 如图所示:代码:结果: 可以看到行索引和原来是一样的2 解决办法:通过reset_index方法代码:结果:drop = True ...

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