df.iloc的索引重置
时间: 2023-10-21 20:52:56 浏览: 37
要重置DataFrame的索引,可以使用`reset_index()`方法。这个方法将会将原来的索引作为一个新的列添加到DataFrame中,并重新生成一个默认的整数索引。
示例代码如下:
```python
df.reset_index(inplace=True)
```
这将会在原来的DataFrame上直接修改索引,如果你想保留原来的索引作为一个单独的列,可以将`inplace`参数设置为False。
```python
df.reset_index(inplace=False)
```
这样操作之后,会返回一个新的DataFrame,而原来的DataFrame则不会被修改。
相关问题
df = pd.concat(df.loc[:row_index-1],new_value.T,df.loc[row_index:])
你的代码中出现了语法错误。`pd.concat()`函数需要传入一个可迭代的对象,而你的代码中传入了三个参数,且中间用逗号分隔。另外,`loc`函数返回的是行或列的切片,不是一个DataFrame,需要加上`[]`来表示这是一个列表,可以用来进行拼接操作。如果你想在 DataFrame 中的特定位置插入一行数据,你可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
# 插入一行数据
row_index = 1 # 在第二行插入数据
new_value = pd.DataFrame({'A': [5], 'B': [6]})
df = pd.concat([df.iloc[:row_index], new_value, df.iloc[row_index:]]).reset_index(drop=True)
print(df)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个 DataFrame,然后通过 `pd.DataFrame` 函数创建了一个新的数据行。然后,我们使用 `pd.concat` 函数将新的数据行插入到原始 DataFrame 中,并使用 `reset_index` 函数重置了索引。最后打印出合并后的 DataFrame。
在python中,想要在DataFrame类型的数据集中的某两行中间插入新的一行,代码如下:df = df.append(new_row, ignore_index=True)。但是报错:'DataFrame' object has no attribute 'append'。请给我正确的python代码
在Python中,DataFrame类型的数据集使用`append()`方法添加新行。正确的代码如下:
```python
import pandas as pd
# 假设已有一个DataFrame对象df和一个新行new_row
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
new_row = pd.Series({'A': 5, 'B': 6})
# 在第一行前插入新行
df = pd.concat([new_row, df]).reset_index(drop=True)
# 在第二行后插入新行
df = pd.concat([df.iloc[:1], new_row, df.iloc[1:]]).reset_index(drop=True)
print(df)
```
注意:`reset_index(drop=True)`是为了重置索引,避免出现重复的索引值。