重置索引 drop:drop为False则索引列会被还原为普通列
时间: 2024-02-09 18:10:09 浏览: 30
在pandas中,可以使用reset_index()函数来重置DataFrame或Series的索引。默认情况下,reset_index()函数将原来的索引列作为新的列添加到DataFrame或Series中,并将其命名为"index"。若需要删除原来的索引列,可以通过drop参数进行设置。
下面是一个示例代码,它可以重置DataFrame的索引并删除原来的索引列:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, 3]})
# 重置索引并删除原来的索引列
df_new = df.reset_index(drop=True)
print(df_new)
```
输出结果如下:
```
A B
0 a 1
1 b 2
2 c 3
```
在上述代码中,我们首先创建了一个DataFrame,然后使用reset_index()函数重置了其索引,并通过设置drop参数为True来删除了原来的索引列。最后,我们打印出重置索引后的DataFrame df_new。
需要注意的是,若drop参数为False,则原来的索引列会被还原为普通列。
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dataframe列索引重置为数字
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。
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你可以使用`reset_index()`方法来重置索引,并使用`drop=False`参数来保留原有的索引列。下面是一个示例代码:
```python
Ldata_11.reset_index(drop=False, inplace=True)
```
在这个示例中,`reset_index()`方法用于重置索引。`drop=False`表示保留原有的索引列,`inplace=True`表示在原始数据框上进行修改。
请注意,此代码假设你已经正确加载了名为`Ldata_11`的数据框。你可能需要根据实际情况进行适当的调整。