Python Pandas DataFrame reset_index方法用法及代碼示例

例子

考慮以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[3,4], "B":[5,6]}, index=["a","b"])
df



   A  B
a  3  5
b  4  6

重置索引

Single-index DataFrames

重置 df 的索引：

df.reset_index()



   index  A  B
0    a    3  5
1    b    4  6

請注意以下事項：

• 默認整數索引 ( [0,1] ) 是新索引

• 新列的標簽是"index"

多索引DataFrames

考慮以下多索引 DataFrame：

index = [("A", "alice"), ("A", "bob"),("A", "cathy"), ("B", "david"),("B", "eric")]
multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples(index)
df = pd.DataFrame({"a":[2,3,4,5,6]}, index=multi_index)
df



            a
A   alice   2
    bob     3
    cathy   4
B   david   5
    eric    6

默認情況下， level=None ，這意味著所有級別都將被重置：

df.reset_index()



   level_0  level_1   a
0    A      alice     2
1    A      bob       3
2    A      cathy     4
3    B      david     5
4    B      eric      6

請注意新列如何標記為 level_0 和 level_1 。

要重置特定級別，請傳入 level，如下所示：

df.reset_index(level=0)



        level_0  a
alice     A      2
bob       A      3
cathy     A      4
david     B      5
eric      B      6

刪除索引

考慮以下 DataFrame ：

df



   A  B
a  3  5
b  4  6

默認行為是將索引作為列添加到 DataFrame 之前。為了防止這種情況，請設置drop=True：

df.reset_index(drop=True)



   A  B
0  3  5
1  4  6

請注意如何沒有將新列添加到 DataFrame 中。

就地重置索引

要就地重置索引，請設置 inplace=True ：

df.reset_index(inplace=True)
df



   index  A  B
0    a    3  5
1    b    4  6

請注意原始df 是如何直接修改的。