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。

ignore_index=True

ignore_index=True 是一个参数，通常用于 pandas 中的 concat 和 append 方法中，它的作用是在合并数据时忽略原来数据的索引，而按照新的索引进行排序。这样可以避免出现重复的索引值，同时还能够方便地对新数据进行重新编号。举个例子：

import pandas as pd

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

# 使用 ignore_index=True 进行数据合并
result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(result)

输出结果为：

   A  B
0  1  3
1  2  4
2  5  7
3  6  8

可以看到，合并后的数据的索引是从 0 开始重新编号的。如果不使用 ignore_index=True，那么合并后的数据的索引就会保留原来数据的索引，可能会出现重复的索引值。