reset_index() 怎么用

`reset_index()` 是 Pandas 库中的一个函数，用于将一个 DataFrame 的索引重新设置为默认的整数索引。它的语法如下：

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False)

其中，参数说明如下：

- `level`：可选，表示要重置的索引级别或名称，默认为所有级别。如果只想要重置单个级别，则可以指定级别的名称或级别的编号（从 0 开始）。
- `drop`：可选，表示是否将被重置的索引级别从 DataFrame 中删除，默认为 False。如果设置为 True，则会删除该级别，否则该级别会成为普通列。
- `inplace`：可选，表示是否在原 DataFrame 上进行修改，默认为 False。如果设置为 True，则在原 DataFrame 上直接进行修改，否则返回一个新的 DataFrame。

下面是一个示例，演示如何使用 `reset_index()` 函数：

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)
print(df)

# 重置索引
df = df.reset_index()
print(df)

输出结果如下：

       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   30      M
2   Charlie   35      M
3     David   40      M
   index     name  age gender
0      0    Alice   25      F
1      1      Bob   30      M
2      2  Charlie   35      M
3      3    David   40      M

可以看到，`reset_index()` 函数将原 DataFrame 的索引重置为了默认的整数索引，并将原索引作为了一个新的列加入到 DataFrame 中。