set_index后原始数据以指定的列为index，在这个df对象上再 .loc[:,[x,y,z]] 选择要展示的列，筛选出来的df是含有指定列的索引信息的，需要继续reset_index(drop=True, inplace=True)一下
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2020-07-07 19:45:00
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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，则此方法可以删除一个或多个level。函数主要有以下几个参数：reset_index(level=None, drop=Fal
原创
2021-06-03 10:38:14
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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(key,drop=True,append=False,verify_intergrity=False)import pandas as pddf=pd.DataFrame({'A':['0','1','2','3'],
原创
2022-06-23 17:39:30
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有的时候通过loc和copy仍然无法避免SettingWithCopyWarning警告, 这时候需要reset_index,然后就可以避免警告
原创
2023-08-07 09:12:40
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2018-05-30 15:06:00
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1.set_indexDataFrame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 [3...
原创
2019-07-31 16:23:25
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import pandas as pddata = { "code": ["12", "13", "14"], "value": range(3)}df = pd.DataFrame(data=da
原创
2024-04-10 08:17:08
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import pandas as pd
data = {
"code": ["12", "13", "14"],
"value": range(3)
}
df = pd.DataFrame(data=data)
# res = df[["code"]].copy() # filt_col+copy后无需reset_index 但filt_col必须copy
# res.ilo
原创
2024-04-08 17:11:44
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数据分析过程中，有时出于增强数据可读性或其他原因，需要对数据表的索引值进行设定。 在 pandas 中，常用 set_index() 和 reset_index() 这两个方法进行索引设置。 一、set_index方法 1.介绍 set_index() 方法将 DataFrame 中的列转化为行索引 ...
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2021-09-18 17:06:00
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一不小心就踩坑了
原创
2023-05-14 00:35:06
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说明：直接contact之后，index只是重复，而不是变成我们希望的那样，这样在后续的操作中，容易出现逻辑错误。 df4 = pd.DataFrame({'val':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11],'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3','A4', 'A5
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2018-09-24 09:32:00
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pandas系列。
原创
2024-02-29 11:02:29
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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。Pa
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2022-06-02 12:05:10
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一、什么是DataFrame DataFrame是一种表格型的数据结构。它的每一列可以是不同的值类型（例如布尔型、数值型、字符串等），此外它既有行索引index，又有列索引columns。我们可以将它看成是由Series组成的字典（将每一列看成是一个Series）。二、DataFrame的创建Pandas
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2023-11-14 09:21:04
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drop()参数和用法介绍
drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise'):
labels: 指定要删除的行索引或列名，参数传入方式为字符串或list-like。如果指定的是列名，要配合将axis参数设置为1或columns。axis: 设置删除行
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2024-04-05 08:38:46
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# Python DataFrame Index
在Python中，DataFrame是一个非常强大的数据结构，它可以帮助我们更方便地处理和分析数据。DataFrame中的索引（index）是一个非常重要的概念，它可以帮助我们更快速地定位和访问数据。本文将介绍Python中DataFrame索引的相关知识，并通过代码示例来演示如何使用DataFrame索引。
## 什么是DataFrame索引
原创
2024-03-28 05:14:27
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上文我们聊过了在pandas中的对象创建，其中最常用的对象就是dataframe，今天我们来聊聊怎么样其中的数据。pandas提供了丰富的查看数据的手段：head：查看最前面的几行tail：查看最后面的几行index：查看indexcolumns：查看列名describe：查看dataframe的几个统计量，包括总数、均值、标准差、最小值、最大值、25%分位数、50%分位数和75%分位数T：转置后
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2024-05-27 18:22:12
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数据框类似于二维的关系表，包含一组有序的列，列与列之间的数据类型可以是不同的，但是单个列的数据类型是相同的。数据框的每一列或每一行都可以认为是一个Series。DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是相同的，把行和列称作轴(axis)，DataFrame是按照轴进行操作的，axis=0表示行轴；axis=1 表示列轴。在操作DataFrame的函数中，通常有沿着轴来进行操作，沿着axis=
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2024-03-01 13:02:11
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DataFrame删除某些列后会出现INDEX不连续的问题， 会影响循环的运行 因此会常用到将INDEX重置为从0到n df.reset_index(drop=True, inplace=True) ...
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2021-07-28 10:19:00
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# Python DataFrame获取index的步骤和代码解析
## 引言
在Python中，DataFrame是一种非常常见的数据结构，它可以用于处理和分析大量的数据。在实际应用中，我们经常需要获取DataFrame的行索引（index）信息。本文将介绍如何使用Python Pandas库中的DataFrame方法来获取index，并给出具体的步骤和代码解析。
## 步骤概述
下面是获取
原创
2023-09-27 22:02:42
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