pandas重设index set_index和resert_index

Posted _刘文凯_

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pandas重设index set_index和resert_index相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

reset_index 自动重设index, 不需要某一列:

dt=pd.DataFrame(data)
dt.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')
# 例子:
dt.reset_index(drop=True) # True 为在元数据上进行跟新,False为拷贝一个副本,元数据不变

参数解释:

level:数值类型可以为:int、str、tuple或list,默认无,仅从索引中删除给定级别。默认情况下移除所有级别。控制了具体要还原的那个等级的索引 。

drop:当指定drop=False时,则索引列会被还原为普通列;否则,经设置后的新索引值被会丢弃。默认为False。

inplace:输入布尔值,表示当前操作是否对原数据生效,默认为False。

col_level:数值类型为int或str,默认值为0,如果列有多个级别,则确定将标签插入到哪个级别。默认情况下,它将插入到第一级。

col_fill:对象,默认‘’,如果列有多个级别,则确定其他级别的命名方式。如果没有,则重复索引名。



set_index 按某列重设index

DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) # keys为必须项目 keys=’列名‘

参数解释:

keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的列

drop:默认为True,删除用作新索引的列

append:是否将列附加到现有索引,默认为False。

inplace:输入布尔值,表示当前操作是否对原数据生效,默认为False。

verify_integrity:检查新索引的副本。否则,请将检查推迟到必要时进行。将其设置为false将提高该方法的性能,默认为false。

以上是关于pandas重设index set_index和resert_index的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Pandas中set_index和reset_index的用法及区别

pandas 之 set_index

pandas set_index() reset_index()

pandas --index ,reindex, set_index, reset_index , reindex_like函数 之 set_index

pandas --index ,reindex, set_index, reset_index , reindex_like函数 之 set_index

如何解决 Pandas 中 set_index 函数的问题[重复]