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：

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重置行索引

DataFrame在Pandas库中是一种二维表格数据结构，它有时可能会需要对行索引进行重置操作。当你想要清除当前的行索引，或者创建一个新的、从0开始的连续索引时，可以使用`reset_index()`函数。

这个函数有几种用法：

1. 默认情况下，它会将原索引转换为列，并命名为`index`。例如：

   df = df.reset_index()

2. 如果你想保留原索引并作为列添加，可以设置参数`drop=False`：

   df = df.reset_index(drop=False)

3. 如果你想删除原来的索引并且将其存储为一个单独的数据列，可以设置`drop=True`：

   df = df.reset_index(drop=True)

4. 另外，你可以选择新的列名，而不是默认的`index`：

   df = df.reset_index(inplace=True, name='new_column_name')

执行以上任一操作后，你的DataFrame的行索引就会被重置为从0开始的新序列。