dataframe重置index
时间: 2023-06-15 15:05:55 浏览: 111
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:
```python
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:
```python
# 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:
```python
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重置行
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:
```python
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。
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