python 改变dataframe中多行数据的行索引

要改变 DataFrame 中多行数据的行索引，可以使用 `rename()` 方法。这个方法可以接受一个字典作为参数，其中键为当前行索引，值为新的行索引。

例如，假设有一个 DataFrame `df`，它的前三行的行索引分别为 0、1、2：

   col1  col2
0     1     2
1     3     4
2     5     6

要将前三行的行索引改为 3、4、5，可以这样做：

df = df.rename({0: 3, 1: 4, 2: 5})

这将返回一个新的 DataFrame，其中前三行的行索引已经被修改了：

   col1  col2
3     1     2
4     3     4
5     5     6

相关问题

dataframe删除多行

要删除 DataFrame 中的多行，可以使用 `drop()` 函数，并指定需要删除的行的索引。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave'],
    'age': [25, 30, 35, 40],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
})

# 删除第 1 行和第 3 行
df = df.drop([0, 2])

print(df)

结果应该为：

     name  age gender
1     Bob   30      M
3    Dave   40      M

在上面的代码中，首先创建了一个 DataFrame，然后使用 `drop()` 函数删除了第 1 行和第 3 行。注意，`drop()` 函数不会修改原始的 DataFrame，而是返回一个新的 DataFrame，因此需要将其分配给一个变量。

怎么删除dataframe的多行

删除 DataFrame 中的多行可以使用 `drop()` 方法。可以使用以下代码删除 DataFrame 中的多行：

df.drop(index=[row1, row2, row3], inplace=True)

其中，`row1`、`row2`、`row3` 分别是需要删除的行的索引，`inplace=True` 表示在原 DataFrame 上进行操作，如果不加 `inplace=True`，则会返回一个删除后的新 DataFrame。

例如，假设现在有一个 DataFrame，名为 `df`，其中有 5 行数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
print(df)

输出结果为：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  4  d
4  5  e

如果要删除第 2 行和第 4 行，可以使用以下代码：

df.drop(index=[1, 3], inplace=True)
print(df)

输出结果为：

   A  B
0  1  a
2  3  c
4  5  e