dataframe重置index

可以使用 `reset_index()` 方法来重置 DataFrame 的索引。这个方法会把当前的索引作为新的一列添加到 DataFrame 中，并重新生成从 0 开始的整数索引。

示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 重置索引
df = df.reset_index()
print(df)

输出结果如下：

       name  age
0     Alice   25
1       Bob   30
2   Charlie   35
   index     name  age
0      0    Alice   25
1      1      Bob   30
2      2  Charlie   35

可以看到，原来的索引变成了一列名为 `index` 的新列，而 DataFrame 的索引变成了从 0 开始的整数索引。

相关问题

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。

dataframe重置索引

在 Pandas 中，您可以使用 `reset_index()` 方法重置 DataFrame 的索引。该方法将当前的索引作为新的一列添加到 DataFrame 中，并创建一个新的整数索引。

以下是一个简单的示例：

假设您有以下 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 
                   'Age': [25, 30, 35, 40], 
                   'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}, 
                  index=[2, 0, 1, 3])

print(df)

输出结果如下：

       Name  Age Gender
2     Alice   25      F
0       Bob   30      M
1   Charlie   35      M
3     David   40      M

现在，如果您想要重置索引，您可以使用以下代码：

df = df.reset_index(drop=True)
print(df)

输出结果如下：

      Name  Age Gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M
3    David   40      M

在上面的代码中，`reset_index()` 方法将当前的索引重置为整数索引，并且 `drop=True` 参数用于删除原始索引列，以便仅保留新的整数索引。