这里的reset_index()是什么作用1

reset_index() 是 Pandas 库中的一个函数，它的作用是将 DataFrame 的索引重置为默认的数字索引。这个函数可以用来重新排列 DataFrame 的行顺序，或者将索引列变成普通的列。

相关问题

reset_index()使用方法

reset_index() 是 pandas 库中的一个函数，它可用于将数据框中的行索引重置为默认值（0 到 n-1）或使用另一个列来作为新的行索引。reset_index() 函数的语法如下：

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False)

其中，level 参数可用于指定要重置的索引级别（如果数据框有多层索引的话），默认情况下它的值为 None，表示所有索引都要被重置。drop 参数可用于指定是否删除旧的索引列，默认为 False，即保留旧的索引列。inplace 参数可用于指定是否在原数据框中修改索引，而不是返回一个新的数据框对象。

例如，假设有如下数据框：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Eva'],
        'age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
df.index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

print(df)

输出结果为：

       name  age gender
a     Alice   25      F
b       Bob   30      M
c   Charlie   35      M
d      Dave   40      M
e       Eva   45      F

现在我们想要将行索引重置为默认值，可以使用如下代码：

df_reset = df.reset_index()

print(df_reset)

输出结果为：

  index     name  age gender
0     a    Alice   25      F
1     b      Bob   30      M
2     c  Charlie   35      M
3     d     Dave   40      M
4     e      Eva   45      F

注意，重置索引后，原先的行索引变成了一个名为 index 的新列。如果我们希望删除这个新列，可以将 drop 参数设置为 True，如下所示：

df_reset = df.reset_index(drop=True)

print(df_reset)

输出结果为：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M
3     Dave   40      M
4      Eva   45      F

如果原有的行索引不是默认值，也可以指定其他列来作为新的行索引。假设我们想要使用 name 列作为新的行索引，可以使用如下代码：

df_reset = df.set_index('name')

print(df_reset)

输出结果为：

         age gender
name              
Alice     25      F
Bob       30      M
Charlie   35      M
Dave      40      M
Eva       45      F

注意，这里将 inplace 参数设置为 True，表示直接在原数据框中修改索引。如果不希望修改原数据框，可以将 inplace 参数设置为 False，然后将返回值赋值给一个新变量。

.reset_index(drop=True) 什么意思

`.reset_index(drop=True)` 是 pandas 库中的一个方法，通常用于数据分析和数据处理过程中重塑数据框（DataFrame）。当你使用像 `groupby()`、`pivot_table()` 或者 ` melt()` 这样的操作后，可能会创建新的索引，这些索引通常是默认的整数序列。调用 `.reset_index()` 就是为了把这种临时的索引转换回原来的行索引形式，恢复到原始 DataFrame 的样子。

`drop=True` 参数意味着在重置索引之后，会移除原索引列，不会将其作为一个独立的列添加到新 DataFrame 中。如果 `drop=False`（默认），则保留原有的索引作为 DataFrame 的一个新列。

例如，假设你之前对数据进行了分组，现在想让结果数据框回到原始的行格式并去掉原有的分组索引：

grouped_df = df.groupby('column_name').mean()
result_with_original_index = grouped_df.reset_index(drop=True)

这里，`result_with_original_index` 将是一个新的 DataFrame，每一行代表了 'column_name' 中的一个组，其数值列是平均值，没有了额外的分组索引列。