极客笔记pandas重新设置索引
在使用pandas进行数据处理时，经常会遇到需要重新设置索引的情况。重新设置索引是指根据已有的数据重新构建索引，可以按照指定的列或者规则来重新设置数据的索引。
为什么重新设置索引
重新设置索引主要有以下几种情况：
- 数据导入后索引不符合需求：当我们从外部导入数据时，数据的索引可能不是按照我们想要的方式来设置的，这时就需要重新设置索引。
-
数据处理后索引需要重新排序：在对数据进行排序、筛选等操作后，索引可能会变得不连续或者不符合需求，需要重新设置索引。
-
数据合并后需要重新设置索引：当进行数据合并操作时，可能会出现重复的索引，此时需要重新设置索引。
对于以上情况，重新设置索引可以帮助我们更好地处理和分析数据。
pandas重新设置索引方法
在pandas中，重新设置索引可以使用reset_index()方法来实现。下面将介绍reset_index()方法的常用参数和用法。
reset_index()方法的常用参数
reset_index()方法常用参数如下：
drop：默认为False，表示重置索引后保留原索引，若设置为True，则会删除原索引。level：多级索引时指定要重置的索引级别。inplace：默认为False，表示返回一个新的DataFrame，若设置为True，则原地修改，不返回新的DataFrame。col_level：如果列是多级索引，则可以指定要重置的列级别。
使用示例
接下来通过一个示例来演示如何使用reset_index()方法重新设置索引。
首先，我们创建一个示例DataFrame：
import pandas as pd
data = {
'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
运行结果如下：
A B
0 1 5
1 2 6
2 3 7
3 4 8
现在我们使用reset_index()方法重新设置索引：
df_reset = df.reset_index()
print(df_reset)
运行结果如下：
index A B
0 0 1 5
1 1 2 6
2 2 3 7
3 3 4 8
可以看到，原来的索引变成了新的一列，并生成了默认的整数索引。
如果想保留原索引列，可以设置drop=False：
df_reset_keep = df.reset_index(drop=False)
print(df_reset_keep)
运行结果如下：
level_0 index A B
0 0 0 1 5
1 1 1 2 6
2 2 2 3 7
3 3 3 4 8
可以看到，原索引列被保留下来，多出一列新的整数索引。
如果想删除原索引列，可以设置drop=True：
df_reset_drop = df.reset_index(drop=True)
print(df_reset_drop)
运行结果如下：
A B
0 1 5
1 2 6
2 3 7
3 4 8
可以看到，原索引列被删除，保留了新的整数索引。
多级索引的重新设置
对于多级索引的DataFrame，可以通过指定level参数来重置索引的级别。下面通过一个示例来演示：
首先，创建一个多级索引的示例DataFrame：
import pandas as pd
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)
print(df_multi)
运行结果如下：
C
first second
A 1 3
2 4
B 1 5
2 6
现在我们重新设置索引的级别为第二级：
df_multi_reset = df_multi.reset_index(level='second')
print(df_multi_reset)
运行结果如下：
second C
first
A 1 3
A 2 4
B 1 5
B 2 6
可以看到，第二级索引被重置为一列，并成为新的索引。
总结
本文介绍了pandas中重新设置索引的方法reset_index()，并给出了常用参数和使用示例。重新设置索引是数据处理中常用的操作，能够帮助我们更好地处理和分析数据。