pandas添加索引

要将从1开始的索引列添加到Pandas数据框中，可以使用Pandas中的reset_index()方法。首先，创建一个示例数据框并打印出原始数据框。然后，使用reset_index()方法添加从1开始的索引列，并重新命名索引列的名称。最后，输出新的数据框。

以下是一个具体的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 输出原始数据框
print(df)

# 使用reset_index()方法添加从1开始的索引列
df.reset_index(drop=False, inplace=True)
df['index'] = df['index'] + 1

# 重新命名索引列的名称
df = df.rename(columns={'index': 'new_index'})

# 输出新数据框
print(df)

请注意，reset_index()方法需要在索引列之前添加一个新的整数列，以便在保留原始索引的情况下添加一个新的索引列。如果drop=True，则原始索引列将被删除。在本例中，我们选择保留原始索引列并添加一个新的索引列。使用inplace=True可以直接在原数据框上操作，使代码更简洁。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pandas添加索引列，从一开始](https://blog.csdn.net/weixin_62650212/article/details/130383050)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python数据分析实践：pandas的索引处理new.pdf](https://download.csdn.net/download/u011062044/85634854)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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