pandas index重置|极客笔记

pandas index重置

在pandas中，DataFrame和Series对象都有一个索引（index），索引可以帮助我们快速定位和访问数据。有时候我们需要重置索引，即将现有的索引重新排序并创建一个新的默认索引，这在数据处理和分析中非常有用。本文将详细介绍如何使用pandas重置索引。

为什么需要重置索引

有时候我们从文件或数据库中读取数据，或者进行一些数据操作后，索引可能会变得混乱或不符合我们的需求。这时候就需要重置索引，重新创建一个和数据顺序一致的默认索引。另外，重置索引也有助于将多级索引转换为单级索引。

重置索引方法

使用`reset_index`方法

pandas中提供了reset_index方法来重置索引，此方法会生成一个新的默认索引，并将当前的索引作为一个新的列。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置索引为字母序列
df.index = ['a', 'b', 'c']

# 重置索引
df_reset = df.reset_index()

print(df_reset)

运行结果如下：

  index  A  B
0     a  1  4
1     b  2  5
2     c  3  6

可以看到，原来的索引’a’, ‘b’, ‘c’ 变成了一列新的索引，并且生成了一个新的默认索引。

使用`reset_index`方法重置多级索引

如果DataFrame有多级索引，我们也可以使用reset_index方法来重置多级索引。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个多级索引的DataFrame
arrays = [['A', 'A', 'B', 'B'],
          [1, 2, 1, 2]]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('first', 'second'))
df_multi = pd.DataFrame({'C': [3, 4, 5, 6]}, index=index)

# 重置多级索引
df_multi_reset = df_multi.reset_index()

print(df_multi_reset)

运行结果如下：

  first  second  C
0     A       1  3
1     A       2  4
2     B       1  5
3     B       2  6

可以看到，原来的多级索引被重置，并生成了一个新的默认索引。

使用`reset_index`方法删除索引

有时候我们不需要将原来的索引作为新的列保留，可以通过drop=True参数将原来的索引删除。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置索引为字母序列
df.index = ['a', 'b', 'c']

# 重置索引并删除原索引
df_reset_drop = df.reset_index(drop=True)

print(df_reset_drop)

运行结果如下：