如何在潘达斯中重置系列索引？
提问于 2022-11-07 08:35:58
在Pandas中使用value_counts之后，我想重新设置索引，但是第一个列的名称被替换为' index‘，每个列的名称都被推到右边
df = df[df['type']=='food']['fruit'].value_counts()
df = df.reset_index()
df
index fruit
0 apple 120
1 grape 110
2 orange 30也许我可以使用df.columns来重命名列，但是是否有阻止“索引”替换第一列名称的方法呢？这就是我想要的
fruit number
0 apple 120
1 grape 110
2 orange 30
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2022-11-07 08:40:15
可以使用rename_axis重命名索引和reset_index的name参数。
(df[df['type']=='food']['fruit'].value_counts()
.rename_axis('fruit')
.reset_index(name='number'))其他选项，使用groupby.agg
(df[df['type']=='food']
.groupby('fruit', as_index=False)
.agg(number=('fruit', 'count'))
)产出：
fruit number
0 Apple 2
1 Banana 1已使用的投入：
type fruit
0 food Apple
1 food Apple
2 food BananaStack Overflow用户
发布于 2022-11-07 08:45:29
您可以使用reset_index(name=...)和pandas.DataFrame.rename。
df = df[df['type']=='food']['fruit'].value_counts()
df = df.reset_index(name='number').rename(columns={'index': 'fruit'})
print(df)输出：
fruit number
0 apple 2
1 grape 1
2 orange 1输入DataFrame：
type fruit
0 food apple
1 food apple
2 food grape
3 food orange更新基commnet：reset_index在哪里(name=.)申请？
value_counts()的输出是pandas.Series，在应用reset_index(name=...)时，包含value_counts()结果的名称更改列名，另一个列名是index。
>>> df[df['type']=='food']['fruit'].value_counts()
apple 2
grape 1
orange 1
Name: fruit, dtype: int64
>>> df[df['type']=='food']['fruit'].value_counts().reset_index()
index fruit
0 apple 2
1 grape 1
2 orange 1
>>> df[df['type']=='food']['fruit'].value_counts().reset_index(name='number')
index number
0 apple 2
1 grape 1
2 orange 1页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/74349913
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