pandas删除行后重置索引

可以使用reset_index()方法来重置索引，示例代码如下：

df.drop(index=[0, 1, 2]).reset_index(drop=True)

其中，drop()方法用于删除指定的行，reset_index()方法用于重置索引。在reset_index()方法中，drop=True表示不保留原来的索引。

相关问题

pandas 重置索引

好的，可以回答这个问题。pandas 的 reset_index() 函数可以重置 DataFrame 或 Series 的索引。它会将当前的索引设置为一个新的列，并且用默认的数字索引来替换当前的索引。该函数的语法为：DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')。其中 level 参数表示要重置的层级，drop 参数表示是否删除当前的索引列，inplace 参数表示是否原地修改 DataFrame，col_level 和 col_fill 用于多层索引的情况，col_level 表示要重置的层级，而 col_fill 是新的索引名称。

pandas重置索引

要重置 Pandas DataFrame 或 Series 的索引，可以使用 `reset_index()` 方法。例如，假设有一个 DataFrame `df` ，它有一个默认的整数索引，现在想要将索引重置为从零开始的新整数索引，可以使用以下代码：

df = df.reset_index(drop=True)

其中，`drop=True` 表示删除原来的索引列。如果不想删除原来的索引列，可以将 `drop` 参数设置为 False：

df = df.reset_index(drop=False)