python還原索引
时间: 2023-10-30 20:01:36 浏览: 38
要在Python中还原索引,你可以使用`reset_index()`方法。该方法用于将当前的索引重置为默认的整数索引。你可以通过设置`drop`参数来决定是否删除原来的索引数据。如果`drop=True`,则原来的索引数据将被删除,如果`drop=False`,则原来的索引数据将被保留为一列。下面是还原索引的步骤:
1. 读取数据并设置索引:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('csv文件名')[['列名1', '列名2']]
data.set_index('索引列名', drop=True, inplace=True)
```
在这里,`read_csv()`方法用于读取CSV文件,并使用`[['列名1', '列名2']]`选择所需的列。然后,使用`set_index()`方法将指定的列设置为索引,通过设置`drop=True`删除原始列。
2. 还原索引:
```python
data.reset_index(drop=True)
```
使用`reset_index()`方法将当前的索引重置为默认的整数索引,通过设置`drop=True`删除原来的索引数据。
通过执行以上两个步骤,你可以在Python中还原索引。
相关问题
pandas还原索引
可以使用 `reset_index()` 方法来还原索引。该方法会将当前的索引作为一列添加到 DataFrame 中,并重新生成默认的整数索引。
例如,假设有如下 DataFrame:
```
name age
0 Tom 20
1 Jane 25
2 Bob 30
```
我们可以使用 `set_index()` 方法将 `name` 列设置为索引:
```python
df = df.set_index('name')
```
此时的 DataFrame 如下:
```
age
name
Tom 20
Jane 25
Bob 30
```
如果需要还原索引,可以使用 `reset_index()` 方法:
```python
df = df.reset_index()
```
此时的 DataFrame 如下:
```
name age
0 Tom 20
1 Jane 25
2 Bob 30
```
python groupby后索引还原成列
可以使用`reset_index()`方法将groupby的结果的索引还原成列。例如:
```
import pandas as pd
# 创建数据
df = pd.DataFrame({
'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})
# 按照key分组,并计算每组的平均值
grouped = df.groupby('key').mean()
# 还原索引为列
grouped = grouped.reset_index()
print(grouped)
```
输出:
```
key value
0 A 2.5
1 B 3.5
2 C 4.5
```
其中,`reset_index()`方法中的`drop=True`参数可以控制是否丢弃原来的索引。默认为True,即丢弃原来的索引。如果要保留原来的索引,可以将该参数设置为False。