pandas set_index和reset_index的用法

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pandas set_index和reset_index的用法

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,inplace为True时,索引将会还原为列 In [307]: data Out[307]: a b c d 0 bar one z 1.0 1 bar two y 2.…

Pandas高级教程之:GroupBy用法

Pandas高级教程之:GroupBy用法目录简介分割数据多index get_group dropna groups属性 index的层级 group的遍历聚合操作通用聚合方法同时使用多个聚合方法 NamedAgg 不同的列指定不同的聚合方法转换操作过滤操作 Apply操作简介 pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作.通常来说groupby操作可以分为三部分:分割数据,应用变换和和合并数据. 本文将会详细讲解Pandas中的groupby操作…

pandas的set_index和reset_index方法

import pandas as pd data = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=["a","b","c"],columns=["A","B","C"]) # ============================================================================= # O…

pandas set_index() reset_index()

set_index() 官方定义: 使用一个或多个现有列设置索引, 默认情况下生成一个新对象 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) drop:默认为true,表示是否删除列作为新索引. append:是否增加列到原来的索引上. inplace:是否创建一个新的dataframe 单索引: 复合索引: reset_index() DataFrame.re…

区别 |python-pandas库set_index、reset_index用法区别

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(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数含义: keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的普通列 drop:是否删除原普通列,默认为True,删除用作新索引的原普通列: append:是否变成复合索引,默认为False,即…

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) # a b c d # 0 0 4 one a # 1 1 3 one b # 2 2…

pandas中的reset_index()

数据清洗时,会将带空值的行删除,此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引,可以使用reset_index()重置索引. import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5,4),index=[1,3,4,6,8]) print(df) 0 1 2 3 1 0 1 2 3 3 4 5 6 7 4 8 9 10 11 6 12 13 14 15 8 16 17 18 1…