Python的pandas的reset_index

reset_index是pandas中常用的方法之一，它用于将DataFrame中的索引重置为默认的数字索引，并将原先的索引作为一列数据添加到DataFrame中。具体来说，reset_index()方法可以接受多个参数，其中最常用的是drop参数，它用于控制是否删除原先的索引列，默认为False，即不删除。如果将drop参数设置为True，则会删除原先的索引列。除此之外，还可以通过level参数指定要重置的索引级别。

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python pandas reset_index

在 Pandas 中，reset_index() 函数用于重置 DataFrame 或者 Series 的索引，它可以将索引重置为默认的数字索引，也可以将多级索引拆分成单级索引。reset_index() 函数不会修改原始 DataFrame 或者 Series，而是返回一个新的 DataFrame 或者 Series。

使用 reset_index() 函数时，需要注意以下几点：

1. reset_index() 函数默认将原始索引列添加为新的列，如果不需要原始索引列，可以使用 drop=True 参数删除原始索引列。

2. reset_index() 函数可以对指定的列进行重置索引，可以使用 level 参数指定需要重置的列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'score': [80, 90, 70]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index('name') # 将 name 列设置为索引
print(df)

# 输出结果：
#          score
# name
# Alice       80
# Bob         90
# Charlie     70

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

# 输出结果：
#       name  score
# 0    Alice     80
# 1      Bob     90
# 2  Charlie     70

在上面的代码中，我们首先使用 set_index() 函数将 name 列设置为索引，然后使用 reset_index() 函数将索引重置为默认的数字索引，并且保留原始索引列。最后输出重置索引后的 DataFrame。

python中reset_index的用法

reset_index是pandas库中的一个函数，用于将DataFrame中的索引重置为默认的数字索引。它的语法如下：

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False)

其中，level表示要重置的索引级别，如果不指定，则默认重置所有级别；drop表示是否删除原来的索引列，默认为False，即不删除；inplace表示是否在原DataFrame上进行修改，默认为False，即返回一个新的DataFrame。

例如，假设有一个DataFrame df，它的索引是日期，我们可以使用reset_index将其重置为默认的数字索引：

df.reset_index(inplace=True)

这样就会将df的索引重置为默认的数字索引，并且在原DataFrame上进行修改。