当使用pandas处理数据时,我们经常需要重新生成索引,以便更好地组织数据。下面是几种常见的重新生成索引的方法。
1. 用reindex()方法重新生成索引
使用reindex()
可以使数据按照指定的索引进行重排,可以指定新的索引名或指定原有的索引名称进行重新排列。
import pandas as pd
# 创建一个示例数据
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print("原始数据:\n", data)
# 定义新的索引,并使用reindex进行重新排列
new_index = ['a', 'b', 'c']
data = data.reindex(new_index)
print("重新排序后的数据:\n", data)
输出的结果为:
原始数据:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
重新排序后的数据:
A B C
a NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN
2. 使用reset_index()方法重新生成默认索引
使用reset_index()
方法可以把当前的索引变为新的一列,并重新生成默认的整数索引。
import pandas as pd
# 创建一个示例数据
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
print("原始数据:\n", data)
# 使用reset_index()方法进行重新生成默认索引
data = data.reset_index()
print("重新生成默认索引后的数据:\n", data)
输出的结果为:
原始数据:
A B C
a 1 4 7
b 2 5 8
c 3 6 9
重新生成默认索引后的数据:
index A B C
0 a 1 4 7
1 b 2 5 8
2 c 3 6 9
当然,以上只是针对pandas重新生成索引的部分攻略,如果需要更多其他pandas使用的学习可以上官网看具体的api使用文档。
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