Question

我想知道是否有一种方法可以将新的 .loc 值分配给数据框以便为该行建立索引。我在编写代码的地方用 .loc [] 为行建立索引，但是现在我将数据帧随机改组为两组，所以当我用 .loc []对该行进行索引时，因为该行可能在其他数据集中，所以出现了关键错误。

我希望能够在改组后立即为数据分配新的.loc []索引，这样我仍然可以像往常一样进行索引。

例如，我有一个数据框：

          length    height...                  water      type
    4     15.85  14.7240  ...               0.173     orange
    92    20.06  17.3565  ...               0.171     orange
    155   22.71  15.8040  ...               0.169     apple
    142   11.76  12.2355  ...               0.175     pear
    91    20.33  16.0785  ...               0.175      apple

给定的索引显示在左侧（即4到91），我想将这些索引值更改为要为其分配的索引值，这是按顺序排列（即0到4）。这样，当我调用.loc [0]时，它将返回第一行，而不是给我一个KeyError，因为该行在另一个数据集中

谢谢。

Answer 1

来自Pandas文档：

public class TopOpportunityClass{
    public static boolean flag = true;
    public static void onTopOpportunity(List<Opportunity> opport){
        if(flag==true){
            List<Opportunity> uptOpp = new List<Opportunity>();

            Set<Id> accIds = new Set<Id>();
            for(Opportunity opp : opport){
                if(opp.AccountId != null){
                    accIds.add(opp.AccountId);
                }
            }

            Map<Id, List<Opportunity>> accOpportMap = new Map<Id, List<Opportunity>>();
            List<Account> accUpdateList = new List<Account>();
            for(Opportunity obj : [SELECT id,name, amount,accountId
                                   FROM Opportunity
                                   WHERE accountId IN :accIds ORDER BY amount DESC nulls last]){

                                       List<Opportunity> oppList;
                                       if(accOpportMap.containsKey(obj.accountId)){
                                           oppList = accOpportMap.get(obj.accountId);
                                       }else{
                                           oppList = new List<Opportunity>();
                                       }
                                       oppList.add(obj);
                                       accOpportMap.put(obj.accountId, oppList);
                                   }
            for(Id accId : accOpportMap.keySet()){
                if(accOpportMap.get(accId).size() > 1 ){
                    opportunity opp1 = new opportunity(id = accOpportMap.get(accId)[1].id , isTopOpportunityCheck__c = false);
                    uptOpp.add(opp1);
                    accUpdateList.add(new Account(id = accId, isTopOpportunity__c = accOpportMap.get(accId)[0].id));
                    opportunity opp = new opportunity(id = accOpportMap.get(accId)[0].id , isTopOpportunityCheck__c = true);
                    uptOpp.add(opp);

                }else if(accOpportMap.get(accId).size() == 1 ){
                    accUpdateList.add(new Account(id = accId, isTopOpportunity__c = accOpportMap.get(accId)[0].id));
                    opportunity opp = new opportunity(id = accOpportMap.get(accId)[0].id , isTopOpportunityCheck__c = true);
                    uptOpp.add(opp);


                }else if(accOpportMap.get(accId).size() == 0){
                    accUpdateList.add(new Account(isTopOpportunity__c = NULL, id = NULL));
                }
                flag = false;
            }
            if(!accUpdateList.isEmpty()){
                update accUpdateList;
                update uptOpp;
            }
        }
    }
}
//trigger
trigger OpportunityTrigger on Opportunity (after insert, after update){
    if(Trigger.isAfter){
        TopOpportunityClass.onTopOpportunity(Trigger.new);
    }   
}

使用带有drop参数的reset_index：

>>> df = pd.DataFrame([('bird', 389.0),
...                    ('bird', 24.0),
...                    ('mammal', 80.5),
...                    ('mammal', np.nan)],
...                   index=['falcon', 'parrot', 'lion', 'monkey'],
...                   columns=('class', 'max_speed'))
>>> df
         class  max_speed
falcon    bird      389.0
parrot    bird       24.0
lion    mammal       80.5
monkey  mammal        NaN

熊猫在行操作后重置索引

1 个答案: