pandas 重置索引
时间: 2023-10-22 19:07:04 浏览: 46
好的,可以回答这个问题。pandas 的 reset_index() 函数可以重置 DataFrame 或 Series 的索引。它会将当前的索引设置为一个新的列,并且用默认的数字索引来替换当前的索引。该函数的语法为:DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')。其中 level 参数表示要重置的层级,drop 参数表示是否删除当前的索引列,inplace 参数表示是否原地修改 DataFrame,col_level 和 col_fill 用于多层索引的情况,col_level 表示要重置的层级,而 col_fill 是新的索引名称。
相关问题
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)
```
pandas重置索引,从1开始
要重置 Pandas DataFrame 或 Series 的索引,并从 1 开始编号,可以使用 `reset_index()` 方法,并在调用该方法时传递 `drop` 和 `index` 参数。例如,假设有一个 DataFrame `df`,现在想要将索引从 1 开始编号,可以使用以下代码:
```
df = df.reset_index(drop=True)
df.index = df.index + 1
```
其中,`drop=True` 表示删除原来的索引列。第二行代码将索引加 1,从而从 1 开始编号。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)
df.index = df.index + 1
```