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如何將 pandas Dataframe 的索引設置為列長度的索引?

[英]How to set the index of a pandas Dataframe to that of the length of the Columns?

Okay so I have downloaded a sample csv for this from: https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/data/csv/csv.html My questions is this, I have imported a dataframe and indexed out some of the數據。 代碼如下所示:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('/Users/benitocano/Downloads/airtravel.csv')

df.head()
And the output is:
    Month   "1958"  "1959"  "1960"
0   JAN 340 360 417
1   FEB 318 342 391
2   MAR 362 406 419
3   APR 348 396 461
4   MAY 363 420 472

現在說我像這樣索引第 3 個月到第 7 個月:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('/Users/benitocano/Downloads/airtravel.csv')
df = df[3:7]
df.head()

output 是:

    Month "1958" "1959" "1960"
3   APR  348     396     461
4   MAY  363     420     472
5   JUN  435     472     535
6   JUL  491     548     622

所以我的問題是現在我已經索引了幾個月,DataFrame 索引現在從 3 開始到 6。我怎樣才能使索引從 1 開始到 4,盡管使用第二個 DataFrame 的值? 謝謝你!

我對你的問題有點困惑。

但是如果你想重新索引你的 dataframe,你可以這樣做:

df.index = range(1, 5) # or replace 5 with df.shape[0]+1

另一種方法:

# Subsection of original dataframe
df2 = df[3:7]

# Set index to new index values plus 1
df2.index = df2.reset_index(drop=True).index + 1

Output:

  Month   "1958"   "1959"   "1960"
1   APR      348      396      461
2   MAY      363      420      472
3   JUN      435      472      535
4   JUL      491      548      622

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