DataFrame 重新设置索引: reindex 和 reset_index 的区别
将两个 DataFrame 拼接后,想要对拼接后的 DataFrame 重新设置索引要用 reset_index 方法,要想让之前的索引消失,传入参数:drop=True。具体事例:
1 data2017 = pd.read_csv('data\dataset\data20171207.csv', nrows=50, names=['std_mac', 'date', 'ap_mac', 'rss', 'timestamp']) 2 data2018 = pd.read_csv('data\dataset\data20180309.csv', nrows=50, names=['std_mac', 'date', 'ap_mac', 'rss', 'timestamp']) 3 4 test_201718 = pd.concat([data2017, data2018], axis=0)
test_201718 显示的结果中,index 是重复的,0-49,0-49。
要相对整合后的 test_201718 重新设置索引为 0-99,要用下面的语句:
test_201718 = test_201718.reset_index(drop=True)
reindex 方法是在原缩印的基础上,插入新的索引,不能对所有的原索引进行替换。
转载于:https://www.cnblogs.com/rougan/p/10263352.html
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