pandas中ignore_index的意思是什么?
时间: 2023-06-10 19:06:01 浏览: 228
在Pandas中,`ignore_index`是`concat()`函数的一个参数,它的作用是在连接多个DataFrame时,忽略原始DataFrame的索引,并创建一个新的连续索引。
默认情况下,当我们使用`concat()`将多个DataFrame连接在一起时,Pandas会保留原始DataFrame的索引。但是,当使用`ignore_index=True`时,Pandas会忽略原始的索引,创建新的索引。
例如,假设有两个DataFrame `df1`和`df2`,它们的索引分别为0到3和0到2。 如果我们使用`concat([df1, df2], ignore_index=True)`来连接这两个DataFrame,则新的DataFrame将具有索引0到5,而不是0到2和0到3。
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DataFrame中ignore_index什么意思
在 Pandas 中,`ignore_index` 是一个布尔值参数,用于指示是否忽略原始索引,并在创建新对象时生成新的索引。
当 `ignore_index` 参数为 True 时,Pandas 会忽略原始数据框的行索引,生成一个全新的、连续的整数索引。这可以避免新数据框中出现重复的索引值。
例如,假设我们有以下两个数据框:
```
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=['a', 'b'])
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]}, index=['c', 'd'])
```
默认情况下,将它们合并时,新数据框的索引将是两个数据框的索引的并集:
```
df3 = pd.concat([df1, df2])
print(df3)
```
输出:
```
A B
a 1 3
b 2 4
c 5 7
d 6 8
```
可以看到,新数据框 `df3` 的索引是两个原始数据框的索引的并集。
如果设置 `ignore_index=True`,则会忽略原始数据框的索引,生成全新的、连续的整数索引:
```
df4 = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(df4)
```
输出:
```
A B
0 1 3
1 2 4
2 5 7
3 6 8
```
可以看到,新数据框 `df4` 的索引是全新的、连续的整数索引。
pandas ignore_index
pandas ignore_index是一个参数,用于在合并数据时重置索引。如果设置为True,则合并后的数据将具有新的连续索引,而不是保留原始数据的索引。如果设置为False(默认值),则合并后的数据将保留原始数据的索引。