Question

我正在将形状为(10, 8004)的数据框切成形状为（58，10）的较小块，以便能够绘制它们（在绘制之前也需要转置）。 n_samples = 58。

问题是切片后，较小的块的索引不是从零开始的，并且图具有较大的空白空间。我尝试使用其他方法重置索引，但所有方法均失败。有人可以帮助我找到正确的方法吗？

以下是我尝试过的一些内容：

for i in range(0, 138):
    sliced_df = df.iloc[:, range(i*n_samples, (i+1)*n_samples)]
    if i != 0:
       sliced_df = sliced_df.rename(index=int, columns=range(0, n_samples))
    sliced_df.T.plot(kind='line', alpha=0.5, zorder=1, label='')

这里尝试使用reindex_axis

for i in range(0, 138):
   sliced_df = df.iloc[:, range(i*n_samples, (i+1)*n_samples)].reindex_axis(range(0,n_samples), axis=1).T
   sliced_df.plot(kind='line', alpha=0.5, zorder=1, label='')

还尝试了reset_index(drop=True)：

for i in range(0, 138):
   sliced_df = df.iloc[:, range(i*n_samples, (i+1)*n_samples)].reset_index(drop=True).T
   sliced_df.plot(kind='line', alpha=0.5, zorder=1, label='')

Answer 1

df = pd.DataFrame({'X': [7, 2, 0, 3, 4, 2, 5, 0, 3, 4]})是我正在使用的示例数据。

df1 = df.iloc[4:8]
df1.index = np.arange(len(df1))
df1

现在，df1应该具有正确的索引。您需要将此想法扩展到您的案例。

Answer 2

我的错误是首先转置sliced_df，然后重置索引！因此，所有这些解决方案都有效：

sliced_df = df.iloc[:, range(ts * n_test_samples, (ts + 1) * n_test_samples)].T.reset_index().drop(['index'], axis=1)

或：

sliced_df = df.iloc[:, range(ts * n_test_samples, (ts + 1) * n_test_samples)].T.reset_index(drop=True)

或：

sliced_df = df.iloc[:, range(ts * n_test_samples, (ts + 1) * n_test_samples)].T sliced_df.index = np.arange(range(0,n_samples))

将熊猫数据框的索引重置为从零开始

2 个答案: