我正在尝试拆分数据集以使用 Pandas 进行训练和测试。
data = pd.read_csv("housingdata.csv", header=None)
train = testing.sample(frac=0.6)
train.reindex()
test = testing.loc[~testing.index.isin(train.index)]
print train
print test
当我打印数据时，我得到了
0 1 2 3 4
9 0.17004 12.5 7.87 0 0.524
1 0.02731 0.0 7.07 0 0.469
5 0.02985 0.0 2.18 0 0.458
3 0.03237 0.0 2.18 0 0.458
7 0.14455 12.5 7.87 0 0.524
6 0.08829 12.5 7.87 0 0.524
0 1 2 3 4
0 0.00632 18.0 2.31 0 0.538
2 0.02729 0.0 7.07 0 0.469
4 0.06905 0.0 2.18 0 0.458
8 0.21124 12.5 7.87 0 0.524
如前所述，行索引被重新排列。如何重新索引两个数据集中的行？
但这不会更改全局设置。例如，
train.iloc[0,4]
给出 0.524
最佳答案
正如@EdChum 的评论所指出的，您并不完全清楚您在寻找什么行为。但是，如果您只想为两个新数据帧提供从 0, 1, 2 ... n 开始的索引，那么您可以使用 reset_index() :
train.reset_index(inplace=True, drop=True)
test.reset_index(inplace=True, drop=True)
关于python - 重新索引数据框 Pandas，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40177288/