dataframe重置列索引

在Python中，DataFrame重置索引可以使用reset_index()函数。该函数将当前索引列作为新的一列添加到DataFrame中，并创建一个新的默认整数索引。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 重置索引
df = df.reset_index()

print(df)

输出结果为：

   index     name  age gender
          Alice   25      F
1      1      Bob   30      M
2      2  Charlie   35      M
3      3    David   40      M

可以看到，原来的索引列已经成为了新的一列，而新的索引列从开始递增。

相关问题

DataFrame 重置行索引

Pandas的DataFrame可以使用`reset_index()`方法重置行索引。该方法将当前索引作为新的一列添加到DataFrame中，并重新编号行索引。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})

# 输出原始的行索引
print(df.index)

# 重置行索引
df = df.reset_index()

# 输出重置后的行索引
print(df.index)

输出结果：

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

在上面的示例中，首先创建了一个包含三行两列数据的DataFrame，并输出了原始的行索引。然后使用`reset_index()`方法重置了行索引，并输出了重置后的行索引。可以看到，重置后的行索引是从0开始重新编号的。

dataframe 重置index索引

要重置DataFrame的索引，可以使用`reset_index()`方法。默认情况下，`reset_index()`方法会将当前的索引作为一个新的列，并创建一个从0开始的新的整数索引。

下面是一个示例：

# 假设df是一个DataFrame
df_reset = df.reset_index()

如果你不希望保留原来的索引列并且只想创建一个新的整数索引，可以使用`drop=True`参数：

df_reset = df.reset_index(drop=True)

这将删除原来的索引列，并创建一个新的从0开始的整数索引。