极客笔记Pandas 如何重设pandas dataframe中的索引
在本文中，我们将介绍pandas如何重置pandas dataframe（数据帧）中的索引。pandas是一个广受欢迎的数据分析库，许多人使用它来处理和分析数据，特别是在机器学习和数据科学中。pandas dataframe是pandas库的一个重要组成部分，用于处理任何类型的数据，并提供了强大而高效的数据分析和转换功能。其中，重设数据帧中的索引是一项重要的操作，本文将详细介绍如何实现这一操作。
阅读更多：Pandas 教程
什么是数据帧索引？
在pandas中，数据帧的索引可以被视为一列数据，它用于标识每一行数据。这意味着我们可以根据数据帧的索引进行数据选择、过滤和排序等操作。我们可以使用pandas dataframe中的set_index方法来设置索引，也可以使用reset_index方法来重置索引。
以下是一个简单的示例，演示如何设置索引和重置索引：
import pandas as pd
# 设置索引
data = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Name': ['John', 'Mike', 'Sara', 'Lisa', 'Tom'], 'Age': [25, 30, 18, 22, 28]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('ID', inplace=True)
print('设置索引后的数据帧：')
print(df)
# 重置索引
df.reset_index(inplace=True)
print('重置索引后的数据帧：')
print(df)
输出的结果为：
设置索引后的数据帧：
Name Age
ID
1 John 25
2 Mike 30
3 Sara 18
4 Lisa 22
5 Tom 28
重置索引后的数据帧：
ID Name Age
0 1 John 25
1 2 Mike 30
2 3 Sara 18
3 4 Lisa 22
4 5 Tom 28
可以看出，当我们使用set_index方法将ID列设置为索引时，它将其从数据帧中删除，并转换成了索引列。然后，使用reset_index方法可以将索引列还原成普通列并按原先的顺序重新编号。
如何重置索引？
在许多情况下，我们可能需要重新编号数据帧的行数据，以便它们按新顺序进行排序或用于其他操作。在这种情况下，reset_index方法可以派上用场。
在pandas中，reset_index方法的基本语法如下：
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')
- level：指定要重置的索引级别，默认为None，表示重置所有索引级别；
- drop：Boolean值，指定是否删除已重置的索引列，默认为False，即保留已重置的索引列；
- inplace：Boolean值，指定是否在原数据帧上直接修改索引，默认为False，即在新数据帧上返回结果；
- col_level：整数，表示具有多个列级别的列的级别，指定从哪个级别开始重命名标签；
- col_fill：表示多层索引列标签用于填充缺失位置的字符串。
下面我们将介绍如何使用reset_index方法来重置pandas dataframe中的索引，包括：
- 按行重置索引
- 按列重置索引
- 约简数据帧并重置索引
- 指定重置的索引级别
- 删除已重置的索引列
- 在原数据帧上直接修改索引
按行重置索引
按行重置索引是最常见的操作，它将行号重置为0到N-1的整数，其中N是数据帧的行数。可以使用reset_index方法来实现此操作，示例如下：
import pandas as pd
# 创建数据帧
data = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Name': ['John', 'Mike', 'Sara', 'Lisa', 'Tom'], 'Age': [25, 30, 18, 22, 28]}
df = pd.DataFrame(data)
print('原始数据帧：')
print(df)
# 按行重置索引
df_new = df.reset_index(drop=True)
print('按行重置索引后的数据帧：')
print(df_new)
输出的结果为：
原始数据帧：
ID Name Age
0 1 John 25
1 2 Mike 30
2 3 Sara 18
3 4 Lisa 22
4 5 Tom 28
按行重置索引后的数据帧：
ID Name Age
0 1 John 25
1 2 Mike 30
2 3 Sara 18
3 4 Lisa 22
4 5 Tom 28
在此示例中，我们首先创建了一个数据帧，包含ID、Name和Age三列数据。然后，使用reset_index方法将索引重置为0到N-1的整数。由于drop参数设置为True，我们删除了原来的索引列，并在结果数据帧中保留了只包含行号的索引列。
按列重置索引
在某些情况下，我们可能希望按照数据帧中的某一列重置索引。这可以通过设置set_index方法中的参数来实现。例如，在上面的示例中，我们可以使用以下代码来设置ID列为新的索引：
df.set_index('ID', inplace=True)
然后，我们可以使用reset_index方法来重置索引，示例如下：
import pandas as pd
# 创建数据帧并设置索引
data = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Name': ['John', 'Mike', 'Sara', 'Lisa', 'Tom'], 'Age': [25, 30, 18, 22, 28]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('ID', inplace=True)
print('设置索引后的数据帧：')
print(df)
# 按列重置索引
df_new = df.reset_index()
print('按列重置索引后的数据帧：')
print(df_new)
输出的结果为：
设置索引后的数据帧：
Name Age
ID
1 John 25
2 Mike 30
3 Sara 18
4 Lisa 22
5 Tom 28
按列重置索引后的数据帧：
ID Name Age
0 1 John 25
1 2 Mike 30
2 3 Sara 18
3 4 Lisa 22
4 5 Tom 28
在此示例中，我们首先创建了一个数据帧，并使用set_index方法将ID列设置为索引。然后，使用reset_index方法重置索引，并将ID列还原为普通列，并按原顺序重新编号。
约简数据帧并重置索引
有时我们可能需要从数据帧中删除一些列并重置索引。这可以在reset_index方法中使用drop参数来实现。例如，假设我们要从数据帧中删除Age列，并将ID列还原为普通列，则可以使用以下代码：
df_new = df.reset_index(drop=False, inplace=False).drop('Age', axis=1)
在此示例中，我们将reset_index方法的drop参数设置为False，这意味着我们将保留原有的索引列。然后，使用drop方法删除Age列，并将ID列还原为普通列。
完整代码如下：
import pandas as pd
# 创建数据帧并设置索引
data = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Name': ['John', 'Mike', 'Sara', 'Lisa', 'Tom'], 'Age': [25, 30, 18, 22, 28]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('ID', inplace=True)
print('设置索引后的数据帧：')
print(df)
# 约简数据帧并重置索引
df_new = df.reset_index(drop=False, inplace=False).drop('Age', axis=1)
print('约简并重置索引后的数据帧：')
print(df_new)
输出的结果为：
设置索引后的数据帧：
Name Age
ID
1 John 25
2 Mike 30
3 Sara 18
4 Lisa 22
5 Tom 28
约简并重置索引后的数据帧：
ID Name
0 1 John
1 2 Mike
2 3 Sara
3 4 Lisa
4 5 Tom
可以看出，我们已成功删除Age列并将ID列重置为常规列，并且生成了一个新的数据帧df_new。
指定重置的索引级别
如果数据帧包含多个索引级别，则可以使用level参数指定要重置的级别。例如，我们可以对以下具有多个级别的数据帧进行操作：
import pandas as pd
# 创建数据帧并设置多级索引
data = {'Province': ['Zhejiang', 'Zhejiang', 'Jiangsu', 'Jiangsu'], 'City': ['Hangzhou', 'Ningbo', 'Nanjing', 'Suzhou'], 'Year': [2019, 2019, 2020, 2020], 'Value': [100, 150, 200, 180]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['Province', 'City', 'Year'], inplace=True)
print('设置多级索引后的数据帧：')
print(df)
# 按第1级重置索引
df_new = df.reset_index(level=0)
print('按第1级重置索引后的数据帧：')
print(df_new)
输出的结果为：
设置多级索引后的数据帧：
Value
Province City Year
Zhejiang Hangzhou 2019 100
Ningbo 2019 150
Jiangsu Nanjing 2020 200
Suzhou 2020 180
按第1级重置索引后的数据帧：
Province Value
City Year
Hangzhou 2019 Zhejiang 100
Ningbo 2019 Zhejiang 150
Nanjing 2020 Jiangsu 200
Suzhou 2020 Jiangsu 180
在此示例中，我们首先创建了一个具有多个级别的数据帧，并使用set_index方法将Province、City和Year列设置为多级索引。然后，我们使用reset_index方法并将level参数设置为0，表示要重置第1级索引。
删除已重置的索引列
在使用reset_index方法重置索引后，数据帧会添加一个新的名称为“index”的列，该列包含了已重置的索引。如果希望删除这一列，则可以将其传递到drop方法中，例如：
import pandas as pd
# 创建数据帧并重置索引
data = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5], 'Name': ['John', 'Mike', 'Sara', 'Lisa', 'Tom'], 'Age': [25, 30, 18, 22, 28]}
df = pd.DataFrame(data).set_index('ID').reset_index()
print('重置索引后的数据帧：')
print(df)
# 删除新的索引列
df_new = df.drop('index', axis=1)
print('删除新索引列后的数据帧：')
print(df_new)
输出的结果为：
重置索引后的数据帧：
ID Name Age
0 1 John 25
1 2 Mike 30
2 3 Sara 18
3 4 Lisa 22
4 5 Tom 28
删除新索引列后的数据帧：
ID Name Age
0 1 John 25
1 2 Mike 30
2 3 Sara 18
3 4 Lisa 22
4 5 Tom 28
在此示例中，我们首先创建了一个数据帧，并将ID列设置为索引，然后使用reset_index方法删除了索引。然后，我们使用drop方法删除添加的新索引列。