pandas重置index
时间: 2023-06-05 07:04:59 浏览: 215
很高兴回答你的问题!关于 pandas 的重置index,你可以使用 reset_index() 方法来实现。该方法可以重新设置 DataFrame 或 Series 的索引,其中默认情况下新的索引将从 0 开始递增,旧的索引将成为新的一列。语法为:数据框.reset_index(drop=False, inplace=False)。其中,drop 和 inplace 参数分别表示是否删除原有索引和是否在原数据框上进行操作。希望我的回答能够帮助到你!
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pandas 重置index
在pandas中,重置索引是指将DataFrame或Series的索引重新设置为默认的整数索引。这在数据处理和分析中非常常见,特别是在对数据进行排序、合并或重新组织时。
要重置索引,可以使用`reset_index()`方法。该方法会返回一个新的DataFrame或Series,其中索引被重置为默认的整数索引,并且原来的索引会成为一个新的列。
下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# 输出原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)
# 重置索引
df_reset = df.reset_index()
# 输出重置索引后的DataFrame
print("重置索引后的DataFrame:")
print(df_reset)
```
输出结果如下:
```
原始DataFrame:
Name Age City
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 London
2 Charlie 35 Paris
重置索引后的DataFrame:
index Name Age City
0 0 Alice 25 New York
1 1 Bob 30 London
2 2 Charlie 35 Paris
```
可以看到,原始DataFrame的索引被重置为默认的整数索引,并且原来的索引成为了一个新的列。
pandas重置索引
要重置 Pandas DataFrame 或 Series 的索引,可以使用 `reset_index()` 方法。例如,假设有一个 DataFrame `df` ,它有一个默认的整数索引,现在想要将索引重置为从零开始的新整数索引,可以使用以下代码:
```
df = df.reset_index(drop=True)
```
其中,`drop=True` 表示删除原来的索引列。如果不想删除原来的索引列,可以将 `drop` 参数设置为 False:
```
df = df.reset_index(drop=False)
```