reset_index()

`reset_index()`是Pandas库中用于重置索引的函数。当您对数据框进行操作时，可能会更改索引的值或结构，这样就会使索引变得混乱或不连续。使用`reset_index()`函数可以重新构建一个简单的整数索引来替换当前的索引。

该函数的默认行为是将当前索引移动到数据框中作为一列，并在其后添加一个简单的整数索引。以下是`reset_index()`函数的语法：

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

其中，参数的含义如下：

- `level`：需要重置的索引级别。默认为`None`，表示重置所有索引级别。
- `drop`：是否删除当前索引。默认为`False`，表示保留当前索引作为数据框中的一列。
- `inplace`：是否在原始数据框上进行修改。默认为`False`，表示生成一个新的数据框。
- `col_level`：如果列是多级索引，则指定要重置的列级别。默认为0，表示重置顶级列索引。
- `col_fill`：如果列是多级索引，则指定新列索引的名称。默认为空字符串，表示使用原始列名。

以下是一个使用`reset_index()`函数的示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列索引重置为整数索引
df = df.reset_index()

print(df)

输出结果为：

   index  A  B  C
0      0  1  4  7
1      1  2  5  8
2      2  3  6  9

在上面的示例中，我们将一个包含三列数据的数据框创建为`df`，然后使用`reset_index()`函数将列索引重置为整数索引。最后，我们打印出结果数据框。