使用reset_index添加从1开始的索引
时间: 2023-02-12 07:25:44 浏览: 796
可以使用pandas中的reset_index()方法来添加从1开始的索引。使用方法如下:
```
df = df.reset_index(drop=True, inplace=True)
```
其中drop=True表示删除原来的索引,inplace=True表示在原来的数据框上进行更改。
或者
```
df.reset_index(inplace=True)
```
如果不需要保留原来的索引, drop可以省略.
```
df = df.reset_index(inplace=True)
```
或者
```
df.reset_index(inplace=True, start=1)
```
这样可以从1开始重置索引.
相关问题
python pandas reset_index
在 Pandas 中,reset_index() 函数用于重置 DataFrame 或者 Series 的索引,它可以将索引重置为默认的数字索引,也可以将多级索引拆分成单级索引。reset_index() 函数不会修改原始 DataFrame 或者 Series,而是返回一个新的 DataFrame 或者 Series。
使用 reset_index() 函数时,需要注意以下几点:
1. reset_index() 函数默认将原始索引列添加为新的列,如果不需要原始索引列,可以使用 drop=True 参数删除原始索引列。
2. reset_index() 函数可以对指定的列进行重置索引,可以使用 level 参数指定需要重置的列。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'score': [80, 90, 70]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index('name') # 将 name 列设置为索引
print(df)
# 输出结果:
# score
# name
# Alice 80
# Bob 90
# Charlie 70
df = df.reset_index(drop=False) # 重置索引
print(df)
# 输出结果:
# name score
# 0 Alice 80
# 1 Bob 90
# 2 Charlie 70
```
在上面的代码中,我们首先使用 set_index() 函数将 name 列设置为索引,然后使用 reset_index() 函数将索引重置为默认的数字索引,并且保留原始索引列。最后输出重置索引后的 DataFrame。
reset_index
reset_index()是一个 Pandas 库中的函数,用于将数据集的索引重置为默认的数字索引。在 Pandas 中,一些操作(例如数据过滤、排序等)可能会导致 DataFrame 的索引发生变化,这时可以使用 reset_index() 函数来重新设置索引。该函数还可以用于将一个带有多级索引的 DataFrame 转化为普通的单级索引 DataFrame。默认情况下,reset_index() 函数会将原来的索引作为一个名为 'index' 的列添加到 DataFrame 中。