pandas如何重置索引

在pandas中，可以使用reset_index()函数来重置索引。该函数会将原数据的索引列作为新的一列添加到数据中，并新生成默认的数字索引列。可以根据需要指定是否保留原索引列或将其删除。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']}, index=['x', 'y', 'z'])

# 执行重置索引操作
df_reset = df.reset_index()

# 输出结果
print(df_reset)

输出结果：

  index  A  B
0     x  1  a
1     y  2  b
2     z  3  c

在上例中，reset_index()函数将原数据的索引列作为新的一列添加到数据中，并生成了默认的数字索引列。可以看到，新生成的索引列名为“index”，原数据的索引列名“x”、“y”、“z”被添加到了数据中。

相关问题

pandas 重置索引

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。

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)