reset_index,原索引删除

要重置DataFrame的索引并删除原索引列，可以使用reset_index()方法，并传递参数drop=True。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 重置索引并删除原索引列
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

print(df)

这将产生一个没有原始索引列的新DataFrame。传递drop=True参数将删除原始索引列，而不保留它作为新的列。

相关问题

test_df = data[data["label"].isnull() == True].copy().reset_index(drop=True) train_df = data[~data["label"].isnull() == True].copy().reset_index(drop=True) feature_name = [f for f in data.columns if f not in drop_cols] X_train = train_df[feature_name].reset_index(drop=True) X_test = test_df[feature_name].reset_index(drop=True) y = train_df['label'].reset_index(drop=True)

这段代码的作用是将原始数据集分为训练集和测试集，并获取特征名称和标签。

首先，`data` 是原始数据集。`data["label"].isnull() == True` 会返回一个布尔数组，表示每个数据点的 "label" 是否缺失。`data[data["label"].isnull() == True]` 会根据这个布尔数组筛选出缺失 "label" 的数据点，也就是测试集。`data[~data["label"].isnull() == True]` 则是选择不缺失 "label" 的数据点，也就是训练集。

`reset_index(drop=True)` 用来重新设置索引，把新的数据集索引从 0 开始排列。

`feature_name` 是特征名称列表，其中 `drop_cols` 是需要删除的特征列名列表。`X_train` 和 `X_test` 分别是训练集和测试集的特征数据。`y` 是训练集的标签数据。

reset_index

reset_index 是一个 pandas 库中的函数，用于将数据框的索引重置为默认的整数索引。该函数可以通过以下方式调用：df.reset_index()，其中 df 是一个 pandas 数据框。该函数还可以接受其他参数，例如 drop=True，用于删除原始索引列。