重置索引的Python代码

以下是重置索引的Python代码：

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

其中，`df` 是要重置索引的 Pandas DataFrame 对象。`drop=True` 表示重置索引后不保留原先的索引，`inplace=True` 表示在原数据上进行修改。如果不想在原数据上修改，可以不设置 `inplace` 或将其设置为 False。

相关问题

重置dataframe索引 python

在Python中，重置DataFrame索引是指将原始的索引列重新设置为默认的整数索引。这在处理数据时非常有用，特别是当索引列包含重复值或者不连续的值时。

要重置DataFrame索引，可以使用`reset_index()`方法。该方法会返回一个新的DataFrame，其中包含重置后的索引列，并将原始的索引列作为新的一列添加到DataFrame中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 输出原始的DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)

# 重置索引
df_reset = df.reset_index()

# 输出重置后的DataFrame
print("重置后的DataFrame:")
print(df_reset)

运行以上代码，输出结果如下：

原始DataFrame:
   Name  Age      City
  John   25  New York
1  Emma   28    London
2  Mike   30     Paris

重置后的DataFrame:
   index  Name  Age      City
0      0  John   25  New York
1      1  Emma   28    London
2      2  Mike   30     Paris

可以看到，原始的DataFrame中的索引列被重置为默认的整数索引，并作为新的一列添加到了DataFrame中。

python dataframe重置索引

在Python中，DataFrame重置索引可以使用reset_index()函数。该函数将当前索引列作为新的一列添加到DataFrame中，并创建一个新的默认整数索引。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 重置索引
df = df.reset_index()

print(df)

输出结果为：

   index     name  age gender
          Alice   25      F
1      1      Bob   30      M
2      2  Charlie   35      M
3      3    David   40      M

可以看到，原来的索引列已经成为了新的一列，而新的索引列从开始递增。