dataframe列索引重置为数字
时间: 2024-03-01 14:53:55 浏览: 18
可以使用 Pandas 库中的 `reset_index()` 方法将 dataframe 的行索引重置为数字。如果只是想重置列索引,可以使用 `reset_index()` 方法的参数 `drop=True`,将原来的列索引删除。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
}, index=['a', 'b', 'c'])
# 重置列索引为数字
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
其中,`reset_index(drop=True)` 表示将行索引重置为数字,并删除原来的列索引。如果不加参数 `drop=True`,则会将原来的列索引保留为新的一列。
相关问题
将dataframe的索引重置
可以使用reset_index()方法来重置dataframe的索引。该方法会将原来的索引转化为一个新的列,并创建一个新的默认数字索引。例如:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)
# 输出:
# A B
# a 1 4
# b 2 5
# c 3 6
df = df.reset_index()
print(df)
# 输出:
# index A B
# 0 a 1 4
# 1 b 2 5
# 2 c 3 6
```
在reset_index()方法中还可以设置参数,比如drop=True表示不保留原来的索引列,level表示要重置的索引级别。
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:
```python
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。