pandas reset_index 参数
时间: 2023-05-31 15:20:50 浏览: 192
python pandas 对series和dataframe的重置索引reindex方法
### 回答1:
pandas reset_index 参数是用于重置 DataFrame 或 Series 的索引的方法。它可以将原来的索引重置为默认的整数索引,也可以将某一列作为新的索引。reset_index 方法有多个参数,包括 drop、level、col_level、col_fill 等,可以根据需要进行设置。其中,drop 参数用于指定是否将原来的索引删除,level 参数用于指定要重置的索引层级,col_level 和 col_fill 参数用于指定要重置的列层级和填充值。
### 回答2:
pandas 中的 reset_index() 函数是用于将 DataFrame 对象重置索引的功能函数。它可以将DataFrame对象中已有的行索引重置为默认的方式(0~n),并将原来的行索引转化为新的一列(默认命名为“index”)。
reset_index() 函数的基本语法为 df.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=''),其中参数的作用如下:
- level: 可以是 int、str、tuple、list 等类型,表示要reset的层级(行索引),默认为 None,即全部重置。
- drop: bool 类型,表示是否保留原有的行索引,即将原来的行索引转化为新的一列。默认为 False,即不丢弃原有的行索引。
- inplace: bool 类型,表示是否在原 DataFrame 上进行操作,即是否直接将重置后的结果覆盖原有的 DataFrame。默认为 False。
- col_level: int 类型,表示欲处理的列级别,如果列有多级别(MultiIndex),则指定重设索引的级别。行索引默认为0。
- col_fill: 行索引列的名称。如果列有多级别(MultiIndex),则可以指定此名称来填充每个级别的名称。默认为 '',即使用无名列。
使用 reset_index() 函数,可以解决一些数据预处理过程中出现的问题,例如,将带有多级行索引的 DataFrame 对象转换为二维表格形式,或是把通过 groupby() 函数分组后统计得到的数据重新转换为 DataFrame 对象等。
总之,reset_index() 函数是一个相当有用的 DataFrame 对象操作函数,它可以帮助我们在处理数据过程中简化操作。
### 回答3:
Pandas是基于Python的一个数据分析库,提供了丰富的数据操作方法。其中常用的reset_index()是一种用于数据重置索引的方法,其常用参数有以下几种:
1. drop参数:是否丢弃原来的索引。默认为False,即保留原有的索引。设置为True时,不保留原有的索引,生成新的索引。
2. level参数:多重索引的情况下,指定要重置哪一层索引。默认情况下重置所有层索引,可以通过level参数指定要重置哪一层索引。
3. col_level参数:针对列多重索引的情况,指定要重置哪一层列索引。
4. col_fill参数:重置列多重索引后,新数据框中列的名字可以通过col_fill参数指定填充的值。
reset_index()方法使用示例:
【1】不带参数
data = {'姓名':['周','吕','项','邓'],
'年龄':[20,21,22,23],
'性别':['男','女','女','男']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出:
姓名 年龄 性别
0 周 20 男
1 吕 21 女
2 项 22 女
3 邓 23 男
# 不带参数调用reset_index()方法
df1 = df.reset_index()
print(df1)
输出结果如下:
index 姓名 年龄 性别
0 0 周 20 男
1 1 吕 21 女
2 2 项 22 女
3 3 邓 23 男
【2】drop参数为True
data = {'姓名':['周','吕','项','邓'],
'年龄':[20,21,22,23],
'性别':['男','女','女','男']}
df = pd.DataFrame(data, index=[1,2,3,4])
print(df)
输出如下:
姓名 年龄 性别
1 周 20 男
2 吕 21 女
3 项 22 女
4 邓 23 男
# drop为True时不保留索引
df1 = df.reset_index(drop=True)
print(df1)
输出结果如下:
姓名 年龄 性别
0 周 20 男
1 吕 21 女
2 项 22 女
3 邓 23 男
【3】level参数
data = {'姓名':['周','吕','项','邓'],
'年龄':[20,21,22,23],
'性别':['男','女','女','男']}
df = pd.DataFrame(data, index=[1,2,3,4])
df = df.set_index(['性别', '姓名'])
print(df)
输出结果如下:
年龄
性别 姓名
男 周 20
女 吕 21
项 22
男 邓 23
# 重置性别层索引
df1 = df.reset_index(level='性别')
print(df1)
输出结果如下:
性别 年龄
姓名
周 男 20
吕 女 21
项 女 22
邓 男 23
【4】col_fill参数
data = {'姓名':['周','吕','项','邓'],
'年龄':[20,21,22,23],
'性别':['男','女','女','男']}
df = pd.DataFrame(data, columns=[['人物', '姓名'], ['信息', '年龄']])
df.columns.names = ['类别', '属性']
print(df)
输出结果如下:
类别 人物
属性 信息
年龄
0 周 20
1 吕 21
2 项 22
3 邓 23
# 重置列多重索引,col_fill为填充列名
df1 = df.reset_index(col_level=1, col_fill='属性')
print(df1)
输出结果如下:
属性 人物 信息
姓名 年龄
0 周 20
1 吕 21
2 项 22
3 邓 23
以上是对pandas reset_index()参数的介绍及使用示例,这个方法在pandas数据操作中较为常用,可以帮助实现灵活的数据索引管理,便于进行数据清洗、数据透视等操作。
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