dataframe reset_index

reset_index 方法可以重置 DataFrame 的索引。默认情况下，会将现有的索引转换为新的默认整数索引。可以通过 drop 参数来决定是否保留原有索引，默认为 True 保留。也可以通过 inplace 参数来决定是否在原 DataFrame 上进行修改，默认为 False。

例如:

df = df.reset_index(drop=True)

此代码将重置df的索引并且不保留原来的索引。

df.reset_index(inplace=True)

此代码将在原df上重置索引并且保留原来的索引。

相关问题

dataframe的reset_index怎么用

reset_index()方法用于重置DataFrame的索引，将整数索引设置为默认值0到len(df)-1。其语法如下：

df.reset_index(drop=False, inplace=False)

其中，drop参数用于指定是否删除原来的索引列，默认为False，即不删除；inplace参数用于指定是否在原DataFrame上直接修改，如果为True，则直接修改，否则返回一个新的DataFrame。

示例：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'age': [25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置新的索引列
df.index = ['a', 'b', 'c', 'd']

# 重置索引
df = df.reset_index()

print(df)

输出结果为：

  index     name  age
0     a    Alice   25
1     b      Bob   30
2     c  Charlie   35
3     d    David   40

可以看到，原来的索引列被重置为了新的整数索引。

dataframe.reset_index()函数

DataFrame.reset_index()函数是Pandas库中的一个函数，用于重置数据帧(DataFrame)的索引。当我们对数据进行处理后，索引可能会发生变化，可能需要将索引重新设置。该函数可以将索引重置为从0开始的连续整数索引，同时将原来的索引变成一个新的列。

示例：

假设有一个数据帧为df，其中索引为日期，有两列数据"col1"和"col2"：

         col1  col2
2020-01-01    1    3
2020-01-02    2    4
2020-01-03    3    5

使用reset_index()函数重置索引：

df.reset_index()

输出结果：

        index  col1  col2
0  2020-01-01     1     3
1  2020-01-02     2     4
2  2020-01-03     3     5

可以看到，原来的索引变成了一个新的列"index"，同时索引被重置为了从0开始的连续整数索引。