pandas如何添加序号索引

可以使用 `reset_index()` 方法来添加序号索引。

例如，假设我们有一个DataFrame `df`：

   name  age
0   Tom   20
1  Jack   25
2  Jane   30

我们可以使用以下代码添加序号索引：

df = df.reset_index(drop=True)

结果如下：

   name  age
0   Tom   20
1  Jack   25
2  Jane   30

现在，这个DataFrame的索引变成了0，1，2。

相关问题

pandas如何添加序号作为索引

使用pandas库的set_index方法可以将一个现有的列设置为DataFrame的索引。可以使用reset_index方法来重置索引，并添加一个新的名称为“序号”的索引列。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, 35, 40]})

# 添加序号作为索引
df = df.reset_index().rename(columns={'index': '序号'})

print(df)

输出结果：

   序号     Name  Age
0   0    Alice   25
1   1      Bob   30
2   2  Charlie   35
3   3    David   40

在这个例子中，我们使用reset_index方法将默认的整数索引重置为一个名称为“序号”的索引列。我们还使用了rename方法来重命名索引列的名称。现在，DataFrame的索引是一个从0到3的整数序列。

pandas如何在二级索引中添加序号索引

可以使用`reset_index()`方法将二级索引转换为列，然后使用`reset_index()`方法为每个组添加序号索引，最后再将序号索引设置为二级索引。

例如，假设有如下的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.groupby('group').apply(lambda x: x.set_index('value'))

其中，通过`groupby()`方法将数据按照`group`分组，并使用`apply()`方法将每个组的数据按照`value`设置为二级索引。

现在，我们要在每个组中添加序号索引，可以使用如下代码：

df = df.reset_index(level=0, drop=True)
df = df.reset_index()
df = df.groupby('group').apply(lambda x: x.set_index(['index', 'value']))
df.index.names = ['group', 'index']

首先，使用`reset_index()`方法将二级索引中的第一级索引（即`group`）转换为列，并将其删除（`drop=True`）。然后，使用`reset_index()`方法为每个组添加序号索引，并将其设置为新的一级索引。最后，使用`set_index()`方法将新的一级索引和原来的二级索引（即`value`）设置为二级索引，并将新的一级索引设置为`group`。最后，使用`index.names`属性将新的一级索引和二级索引的名称设置为`group`和`index`。