pandas如何重置索引
时间: 2023-10-14 21:17:43 浏览: 50
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
重置索引可以使用 pandas 中的 `reset_index()` 方法。例如,如果有一个 DataFrame `df`,可以使用以下代码重置索引:
```python
df = df.reset_index(drop=True)
```
其中 `drop=True` 表示丢弃原来的索引,使用默认的从 0 开始的整数索引。如果不设置 `drop=True`,则原来的索引会成为一个新的列。
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)
```