重置索引列,即重置index。不添加新列
时间: 2023-07-28 07:44:04 浏览: 67
你可以使用 Pandas 中的 `reset_index()` 方法来重置 DataFrame 的索引列,其语法如下:
```python
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
```
其中,`drop=True` 表示把原来的索引列丢弃, `inplace=True` 表示在原 DataFrame 中直接修改,而不是创建一个新的 DataFrame。如果你不添加新列,可以将 `drop` 参数设为 `True`。
注意:如果之前的索引列对你的代码逻辑有影响,建议在重置索引列之前备份原 DataFrame。
相关问题
dataframe重置列索引
在Python中,DataFrame重置索引可以使用reset_index()函数。该函数将当前索引列作为新的一列添加到DataFrame中,并创建一个新的默认整数索引。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 30, 35, 40],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
# 重置索引
df = df.reset_index()
print(df)
```
输出结果为:
```
index name age gender
Alice 25 F
1 1 Bob 30 M
2 2 Charlie 35 M
3 3 David 40 M
```
可以看到,原来的索引列已经成为了新的一列,而新的索引列从开始递增。
读取excel时候,重置列索引
在读取 Excel 文件时,可以使用 `read_excel()` 函数来读取,并使用 `reset_index()` 方法重置列索引。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 重置列索引
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
print(df)
```
在上面的例子中,我们使用 `read_excel()` 函数来读取名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件,并将其存储在 DataFrame `df` 中。然后,使用 `reset_index()` 方法重置列索引。`drop=True` 参数表示不保留原始的行索引,并且使用 `inplace=True` 参数将修改应用于原始 DataFrame。
输出结果将是重置了列索引的 DataFrame。注意,重置索引后,新的索引将默认为从 0 开始的连续整数。