pandas reset index|极客笔记

pandas reset index

在使用pandas处理数据的过程中，经常会遇到需要重新设置索引的情况。reset_index()方法可以帮助我们重新设置索引，同时保留原始索引作为新的一列数据。本文将详细解释reset_index()的用法和示例。

`reset_index()`方法的基本用法

reset_index()方法是pandas中DataFrame对象的一个方法，用于重新设置索引。其基本语法如下：

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False)

level：指定要重置的索引级别，默认为None，表示重置所有索引。
drop：是否丢弃原始索引，默认为False，即将原始索引保留为一列数据。
inplace：是否在原地修改数据，默认为False，即返回一个新的DataFrame。

示例数据准备

为了演示reset_index()的用法，首先创建一个包含学生信息的DataFrame，该数据包含学生姓名、成绩和年龄。

import pandas as pd

data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
        '成绩': [85, 90, 88],
        '年龄': [20, 21, 22]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，我们可以得到以下输出：

   姓名  成绩  年龄
0  小明  85  20
1  小红  90  21
2  小刚  88  22

重新设置索引

现在，我们将使用reset_index()方法重新设置索引，并保留原始索引作为一列数据。

new_df = df.reset_index()
print(new_df)

运行以上代码，我们可以得到以下输出：

   index 姓名  成绩  年龄
0      0  小明  85  20
1      1  小红  90  21
2      2  小刚  88  22

可以看到，新的DataFrame中增加了一个index列，原始的索引从0开始重新排列。

丢弃原始索引

如果我们不希望保留原始索引，可以通过drop=True来设置：

new_df = df.reset_index(drop=True)
print(new_df)

运行以上代码，我们可以得到以下输出：

   姓名  成绩  年龄
0  小明  85  20
1  小红  90  21
2  小刚  88  22

可以看到，原始索引已经被丢弃，索引从0开始重新排列。

重新设置多级索引

在DataFrame中，我们也可以使用多级索引，reset_index()方法同样适用于多级索引。

df.set_index(['姓名', '年龄'], inplace=True)
print(df)

运行以上代码，我们可以得到以下输出：

         成绩
姓名 年龄    
小明 20  85
小红 21  90
小刚 22  88

现在，我们重新设置索引，并保留原始索引作为一列数据。

new_df = df.reset_index()
print(new_df)

运行以上代码，我们可以得到以下输出：

   姓名  年龄  成绩
0  小明  20  85
1  小红  21  90
2  小刚  22  88

可以看到，原始的多级索引被重新设置为列数据，并且增加了一个index列。

总结

在数据处理过程中，经常需要重新设置索引。reset_index()方法可以帮助我们实现这一目的，并且可以灵活控制是否保留原始索引以及重置哪些索引。

pandas reset index