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。

相关问题

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。

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。