reset_index

reset_index 是 Pandas 库中的一个函数，用于重新设置 DataFrame 的索引。当我们对 DataFrame 进行一些操作（如合并、筛选等）后，索引可能会出现缺失或重复的情况，这时就可以使用 reset_index 函数重新设置索引。

reset_index 函数会将原 DataFrame 中的索引列转化为普通的列，并创建一个新的默认索引列。例如，如果原 DataFrame 的索引列为 'A'，则 reset_index 函数会将其转化为普通列，并在新 DataFrame 中增加一个默认索引列。

示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
print(df)

#      A  B
#   0  1  a
#   1  2  b
#   2  3  c

df_reset = df.reset_index()
print(df_reset)

#    index  A  B
# 0      0  1  a
# 1      1  2  b
# 2      2  3  c

在上面的例子中，我们创建了一个包含两列的 DataFrame，并使用 reset_index 函数将原索引列 'A' 转化为普通列，并增加了一个默认索引列 'index'。

相关问题

test_df = data[data["label"].isnull() == True].copy().reset_index(drop=True) train_df = data[~data["label"].isnull() == True].copy().reset_index(drop=True) feature_name = [f for f in data.columns if f not in drop_cols] X_train = train_df[feature_name].reset_index(drop=True) X_test = test_df[feature_name].reset_index(drop=True) y = train_df['label'].reset_index(drop=True)

这段代码的作用是将原始数据集分为训练集和测试集，并获取特征名称和标签。

首先，`data` 是原始数据集。`data["label"].isnull() == True` 会返回一个布尔数组，表示每个数据点的 "label" 是否缺失。`data[data["label"].isnull() == True]` 会根据这个布尔数组筛选出缺失 "label" 的数据点，也就是测试集。`data[~data["label"].isnull() == True]` 则是选择不缺失 "label" 的数据点，也就是训练集。

`reset_index(drop=True)` 用来重新设置索引，把新的数据集索引从 0 开始排列。

`feature_name` 是特征名称列表，其中 `drop_cols` 是需要删除的特征列名列表。`X_train` 和 `X_test` 分别是训练集和测试集的特征数据。`y` 是训练集的标签数据。

reset_index().values.tolist() 与reset_index().columns.tolist() 解读

`reset_index()` 是 Pandas 中的一个函数，用于将 DataFrame 中的索引列转换为普通列，并重新生成默认的数值索引列。下面是对这两个方法的解释：

- `reset_index().values.tolist()`: 这个方法将 DataFrame 中的每一行转换成一个列表（list），并将所有的行列表组成一个嵌套列表（nested list）。每个行列表中，元素的顺序和列的顺序一致，即第一个元素对应第一列，第二个元素对应第二列，以此类推。对于每一行而言，索引列的值也会被包含在行列表中，放在行列表的第一个位置。
- `reset_index().columns.tolist()`: 这个方法将 DataFrame 中的所有列名转换成一个列表，列表中的元素顺序和 DataFrame 中列的顺序一致，即第一个元素对应第一列，第二个元素对应第二列，以此类推。其中，索引列的列名也会被包含在列表中。

需要注意的是，这两个方法都需要在 `reset_index()` 的基础上调用，因为索引列默认不会被包含在 DataFrame 中。同时，这两个方法都返回一个列表类型的对象，可以通过索引或切片等方式访问其中的元素。