用法:
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')
重置 DataFrame 的索引,或者它的一个级别。
- level:int, str, tuple, or list, 默认无
仅从索引中删除给定的级别。默认情况下删除所有级别。
- drop:布尔值,默认为 False
不要尝试将索引插入 DataFrame 列。这会将索引重置为默认整数索引。
- inplace:布尔值,默认为 False
就地修改 DataFrame(不要创建新对象)。
- DataFrame 或无
具有新索引的 DataFrame 或 None 如果
inplace=True
。
参数:
返回:
例子:
>>> df = cudf.DataFrame([('bird', 389.0), ... ('bird', 24.0), ... ('mammal', 80.5), ... ('mammal', np.nan)], ... index=['falcon', 'parrot', 'lion', 'monkey'], ... columns=('class', 'max_speed')) >>> df class max_speed falcon bird 389.0 parrot bird 24.0 lion mammal 80.5 monkey mammal <NA> >>> df.reset_index() index class max_speed 0 falcon bird 389.0 1 parrot bird 24.0 2 lion mammal 80.5 3 monkey mammal <NA> >>> df.reset_index(drop=True) class max_speed 0 bird 389.0 1 bird 24.0 2 mammal 80.5 3 mammal <NA>
您还可以将
reset_index
与 MultiIndex 一起使用。>>> index = cudf.MultiIndex.from_tuples([('bird', 'falcon'), ... ('bird', 'parrot'), ... ('mammal', 'lion'), ... ('mammal', 'monkey')], ... names=['class', 'name']) >>> df = cudf.DataFrame([(389.0, 'fly'), ... ( 24.0, 'fly'), ... ( 80.5, 'run'), ... (np.nan, 'jump')], ... index=index, ... columns=('speed', 'type')) >>> df speed type class name bird falcon 389.0 fly parrot 24.0 fly mammal lion 80.5 run monkey <NA> jump >>> df.reset_index(level='class') class speed type name falcon bird 389.0 fly parrot bird 24.0 fly lion mammal 80.5 run monkey mammal <NA> jump
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注:本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.DataFrame.reset_index。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。