DataFrame 重新设置索引: reindex 和 reset_index 的区别
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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DataFrame 重新设置索引: reindex 和 reset_index 的区别相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
将两个 DataFrame 拼接后,想要对拼接后的 DataFrame 重新设置索引要用 reset_index 方法,要想让之前的索引消失,传入参数:drop=True。具体事例:
1 data2017 = pd.read_csv(‘datadatasetdata20171207.csv‘, nrows=50, names=[‘std_mac‘, ‘date‘, ‘ap_mac‘, ‘rss‘, ‘timestamp‘]) 2 data2018 = pd.read_csv(‘datadatasetdata20180309.csv‘, nrows=50, names=[‘std_mac‘, ‘date‘, ‘ap_mac‘, ‘rss‘, ‘timestamp‘]) 3 4 test_201718 = pd.concat([data2017, data2018], axis=0)
test_201718 显示的结果中,index 是重复的,0-49,0-49。
要相对整合后的 test_201718 重新设置索引为 0-99,要用下面的语句:
test_201718 = test_201718.reset_index(drop=True)
reindex 方法是在原缩印的基础上,插入新的索引,不能对所有的原索引进行替换。
以上是关于DataFrame 重新设置索引: reindex 和 reset_index 的区别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
pandas使用reindex函数为日期索引中有缺失日期的dataframe进行索引重置(所有日期都连续)并使用fill_value参数为行进行默认填充