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'],
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2022-06-23 17:39:30
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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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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...
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2019-07-31 16:23:25
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2018-05-30 15:06:00
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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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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
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2023-08-07 09:12:40
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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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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
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2024-04-08 17:11:44
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pandas系列。
原创
2024-02-29 11:02:29
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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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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
(一)Series 可以把 Pandas 的 Series 对象看成一种特殊的 Python 字典 “{ }”, 将类型键映射到类型值.(显式索引)。 data.values , data.index 1 data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0], index=
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2018-10-19 00:23:00
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python. pandas(series,dataframe,index,reindex,csv file read and write) method test import pandas as pdimport numpy as np def testpandas(): p = pd.Seri
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2021-07-23 09:22:49
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pandas提供了众多类，可满足不同的使用需求，其中常用的类如下所示。Series：基本数据结构，一维标签数组，能够保存任何数据类型DataFrame：基本数据结构，一般为二维数组，是一组有序的列Index：索引对象，负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称）groupby：分组对象，通过传入需要分组的参数实现对数据分组Timestamp：时间戳对象，表示时间轴上的一个时刻Timedelta：时间差
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2021-03-25 21:12:36
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pandas提供了众多类，可满足不同的使用需求，其中常用的类如下所示。Series：基本数据结构，一维标签数组，能够保存任何数据类型DataFrame：基本数据结构，一般为二维数组，是一组有序的列Index：索引对象，负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称）groupby：分组对象，通过传入需要分组的参数实现对数据分组Timestamp：时间戳对象，表示时间轴上的一个时刻Timedelta：时间差
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2021-03-25 21:12:41
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Pandas是一个强大的开源数据分析和操作库。它可以帮助你对数据进行各种操作，并生成有关它的不同报告。我将把这篇文章分成两篇基本知识-我将在这个故事中介绍。我将介绍Pandas的基本功能，这些功能将使你大致了解如何开始使用Pandas，以及它如何帮助你节省大量时间。高级-将通过高级的功能，使它更容易解决复杂的分析问题。它将涵盖的主题，如风格，绘图，读取多个文件等。第二部分仍在进行中，敬请期待。
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2024-06-18 06:55:00
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DataFrame 二维，Series容器 一、创建DataFrame # 方法一 pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) # data: array-like， 数据 # index: array-like, 行索引 axis=0 # c
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2021-07-14 11:51:29
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