python如何重建dataframe的索引
时间: 2023-07-04 22:05:13 浏览: 56
在 Python 中,可以使用 `reset_index()` 方法来重建 DataFrame 的索引。该方法将重新设置 DataFrame 的行索引,并将原先的索引作为一列添加到 DataFrame 中。
例如,假设有以下 DataFrame:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
})
```
它的输出为:
```
name age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
```
要重建索引,可以使用 `reset_index()` 方法:
```python
df = df.reset_index()
```
这将返回一个新的 DataFrame,它的输出为:
```
index name age
0 0 Alice 25
1 1 Bob 30
2 2 Charlie 35
```
注意,原始 DataFrame 并没有被修改。如果你想要在原始 DataFrame 上进行修改,可以使用 `inplace=True` 参数:
```python
df.reset_index(inplace=True)
```
相关问题
python删除Dataframe索引列
要删除DataFrame中的索引列,可以使用`reset_index()`函数,并设置`drop=True`参数。示例如下:
```
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 设置索引
df = df.set_index('A')
# 删除索引列
df = df.reset_index(drop=True)
```
在上面的示例中,`set_index()`函数将'A'列设置为索引列,然后使用`reset_index()`函数并设置`drop=True`参数来删除这个索引列。
python dataframe索引扩充
要扩充Python DataFrame的索引,你可以使用set_index()函数来设置新的索引列。使用该函数,你可以将现有的列作为索引,或者创建一个新的索引列。例如,如果你有一个名为"key"的列,你可以使用df.set_index('key')来将它设置为索引。
设置索引后,DataFrame的索引列将成为主要的标识符,用于引用和操作数据。这意味着你不能再使用列名来访问或提取数据,而是需要使用df.index或df.index.values来获取索引的值。
如果你想删除索引并恢复到默认的0到n-1的整数索引,你可以使用reset_index()函数。它将重置索引,并将原始索引列作为一个新的列添加到DataFrame中。
因此,要扩充Python DataFrame的索引,你可以使用set_index()函数来设置新的索引列,使用reset_index()函数来删除索引并恢复默认的整数索引。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python中如何给DataFrame对象设置索引或者说增加索引?设定索引后有什么变化?如何删除索引?](https://blog.csdn.net/lost0910/article/details/104526973)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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