pandas—pandas.DataFrame.query与pandas.DataFrame.reset_index
文章目录
- 1.pandas.DataFrame.query
- 官方案例
- 2.pandas.DataFrame.reset_index
- 官方案例
- 将reset_index与MultiIndex一起使用
1.pandas.DataFrame.query
官网
DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs)
描述
使用布尔表达式查询DataFrame的列
参数
expr : str
要计算的查询字符串
inplace : bool
查询是应该修改数据还是返回修改后的副本
**kwargs
返回
DataFrame or None
由提供的查询表达式生成的DataFrame；如果inplace = True，则为None
官方案例
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 6),'B': range(10, 0, -2),'C C': range(10, 5, -1)})dfA B C C
0 1 10 10
1 2 8 9
2 3 6 8
3 4 4 7
4 5 2 6df.query('A > B')A B C C
4 5 2 6# 前面的表达式等价于
df[df.A > df.B]A B C C
4 5 2 6# 对于名称中有空格的列，可以使用反引号
df.query('B == `C C`')A B C C
0 1 10 10# 前面的表达式等价于
df.query('B == `C C`')A B C C
0 1 10 10
2.pandas.DataFrame.reset_index
官网
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')
描述
重置索引或索引的级别。
重置DataFrame的索引，并使用默认索引。
如果DataFrame具有MultiIndex，则此方法可以删除一个或多个级别
参数
level : int, str, tuple, or list, default None
仅从索引中删除给定的级别,默认情况下删除所有级别。
drop : bool, default False
不要尝试将索引插入dataframe columns,这会将索引重置为默认的整数索引
inplace : bool, default False
if True,则在原对象上修改
if False, 则返回修改后的对象
col_level : int or str, default 0
如果列有多个级别，请确定将标签插入到哪个级别。默认情况下，它被插入第一级。
col_fill : object, default ‘’
如果列具有多个级别，请确定如何命名其他级别。如果为None，则重复索引名称。
返回
DataFrame or None
if False,具有新索引的DataFrame；如果inplace = True，则为None
官方案例
重置索引时，会将旧索引添加为列，并使用新的顺序索引
我们可以使用drop参数来避免将旧索引添加为列
将reset_index与MultiIndex一起使用
如果我们不删除索引，则默认情况下，它位于顶层。
我们可以将其放在另一个级别：
当索引插入到另一个级别下时，我们可以使用参数col_fill指定哪个级别
如果我们为col_fill指定了不存在的级别，则会创建它
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