pandas重新设置索引,python把NaN替换成空值

pandas重新设置索引,python把NaN替换成空值

② 实例2:多级索引的重置。idx2=pd.Index([('甲','子'),('甲','丑'),('甲','寅'),('乙','子'),('乙','丑'),('乙','寅'),('乙','卯'),('丙','子'),('丙','丑')可以看到，原来的DataFrame索引变成了新的一列，新的DataFrame从0开始重新编号。方法二：set_index() set_index()函数是用于设置DataFrame索引的方法之一。如果

pandas.DataFrame.add_prefix pandas.DataFrame.add_suffix pandas.DataFrame.align pandas.DataFrame.drop pandas.DataFrame.drop_duplicates pandas.DataFrame.duplicated 在pandas中，可以使用以下几种方式重置索引：1. 使用reset_index()函数：该方法将原索引重置为默认的整数索引，并将原索引作为新的一列添加到DataFrame中。df.re

reset_index()方法是Pandas中最常用的方法之一，它可以重置数据框的索引，同时返回一个新的数据框。importpandasaspdimportnumpyasnp# 生成示例数据df=pd.DataFrame({'A':['fo创建一个新索引并重新索引该数据框。默认情况下，将分配新索引中在数据框中没有对应记录的值NaN importpandasaspdimportnumpyasnp N=6df=pd.DataFrame({'A':pd.d

或者我们还可以使用set_index() 方法将DataFrame 的任何列设置为DataFrame 索引：df = pd.read_csv('Austin_Animal_Center_Intakes.csv').head() df.set_ind2.3 设置索引列的名称2.4 重置索引：df.index=values 2.5 重置索引：df.reset_index() 2.6 重置索引：df.set_index() 2.7 重置索引：df.reindex() pandas练习文档(1).xlsx 416.6K ·