python reset index函数用法

Python中的reset_index()函数用于将DataFrame对象的索引重置为默认的数字索引，同时将原来的索引列转化为普通的列。reset_index()函数的语法如下：

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')

其中，level表示要重置的索引级别，默认值为None，表示将所有索引级别都进行重置；drop表示是否删除原来的索引列，默认为False，表示不删除；inplace表示是否直接修改原DataFrame对象，如果为True，则不生成新的DataFrame对象，默认为False；col_level和col_fill用于多层列索引时，指定要重置的列索引级别和用于填充新列索引的缺失值。使用reset_index()函数的示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}, index=['item1', 'item2', 'item3'])

# 调用reset_index()函数重置索引
new_df = df.reset_index()

print(new_df)

输出结果如下：

   index     name  age
0  item1    Alice   25
1  item2      Bob   30
2  item3  Charlie   35

可以看到，原来的索引列变成了名为“index”的普通列。