python重置索引reset_index

reset_index是pandas中的一个函数，用于重置DataFrame或Series的索引。它可以将原来的索引转换为一个新的列，并重新生成一个从开始的新索引。使用reset_index可以方便地对数据进行重新排序、分组、聚合等操作。例如，可以使用reset_index将一个以日期为索引的时间序列数据转换为一个普通的DataFrame，以便进行更多的数据分析和处理。

相关问题

python里的reset_index

在Python中，reset_index是一个用于重置DataFrame索引的函数。它将原来的索引作为新的一列，并且可以通过设置drop参数来决定是否去除原索引。当drop参数设置为True时，原索引将被去除。

举个例子来说明，假设我们有一个DataFrame df，它的原数据如下：

Country Number Value label
China 100 1 a
US 150 2 b
Japan 120 3 c
EU 90 4 d
UK/Australia 30 5 e
UK/Netherland 2 6 f

我们可以使用reset_index来重置索引：

df.reset_index()

重置后的结果如下：

index Country Number Value label
0 0 China 100 1 a
1 1 US 150 2 b
2 2 Japan 120 3 c
3 3 EU 90 4 d
4 4 UK/Australia 30 5 e
5 5 UK/Netherland 2 6 f

可以看到，原来的索引被重置并作为新的一列加入到了DataFrame中。

另外，如果我们想去除原索引，可以设置drop参数为True：

df.reset_index(drop=True)

重置后的结果如下：

Country Number Value label
0 China 100 1 a
1 US 150 2 b
2 Japan 120 3 c
3 EU 90 4 d
4 UK/Australia 30 5 e
5 UK/Netherland 2 6 f

可以看到，原索引被成功去除了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python函数：reset_index()](https://blog.csdn.net/Ajdidfj/article/details/123050009)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python dataframe set_index与reset_index用法](https://blog.csdn.net/xiadeliang1111/article/details/126852684)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

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：

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。