pandas ignore_index

pandas ignore_index是一个参数，用于在合并数据时重置索引。如果设置为True，则合并后的数据将具有新的连续索引，而不是保留原始数据的索引。如果设置为False（默认值），则合并后的数据将保留原始数据的索引。

相关问题

pandas中ignore_index的意思是什么？

在Pandas中，`ignore_index`是`concat()`函数的一个参数，它的作用是在连接多个DataFrame时，忽略原始DataFrame的索引，并创建一个新的连续索引。

默认情况下，当我们使用`concat()`将多个DataFrame连接在一起时，Pandas会保留原始DataFrame的索引。但是，当使用`ignore_index=True`时，Pandas会忽略原始的索引，创建新的索引。

例如，假设有两个DataFrame `df1`和`df2`，它们的索引分别为0到3和0到2。 如果我们使用`concat([df1, df2], ignore_index=True)`来连接这两个DataFrame，则新的DataFrame将具有索引0到5，而不是0到2和0到3。

Pandas 的 concat() 方法中ignore_index参数含义

Pandas 的 `concat()` 方法中的 `ignore_index` 参数用于指定是否忽略合并后的 DataFrame 的索引，该参数默认值为 False。如果设置为 True，则合并后的 DataFrame 将重新生成默认的整数索引，不保留原始的行索引。

例如，合并两个 DataFrame 时如果想要重新生成默认的整数索引，则可以将 `ignore_index` 参数设置为 True，示例如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# ignore_index为False时，保留原始索引
result1 = pd.concat([df1, df2], ignore_index=False)
print(result1)

# ignore_index为True时，生成新的整数索引
result2 = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print(result2)

输出结果分别为：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
0  7  10
1  8  11
2  9  12

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
3  7  10
4  8  11
5  9  12

从输出结果可以看出，当 `ignore_index=False` 时，合并后的 DataFrame 中保留了原始的行索引；当 `ignore_index=True` 时，合并后的 DataFrame 中重新生成了默认的整数索引。