📅  最后修改于: 2023-12-03 15:19:21.399000             🧑  作者: Mango
Series.reset_index()
是一个熊猫(Pandas)序列(Series)对象的方法,用于重置序列的索引。在数据处理和分析中,经常需要重置索引以重新排列数据。
Series.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False)
level
:用于指定要重置的索引级别,默认为所有级别。可以是整数、字符串或列表。drop
:指定是否将原来的索引从结果中删除,默认为False,即将原来的索引添加为一个新的列。inplace
:指定是否在原地修改序列,默认为False,即返回一个新的序列。返回一个新的熊猫序列(Series)对象,其中索引已经被重置。
假设我们有一个包含学生姓名和成绩的熊猫序列对象:
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Score': [85, 92, 78, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
s = df['Name']
print(s)
输出结果为:
0 Alice
1 Bob
2 Charlie
3 David
Name: Name, dtype: object
现在,我们可以使用 reset_index()
方法来重置该序列的索引:
new_s = s.reset_index()
print(new_s)
输出结果为:
index Name
0 0 Alice
1 1 Bob
2 2 Charlie
3 3 David
reset_index()
方法允许我们指定要重置的特定索引级别。我们可以通过将 level
参数设置为整数、字符串或列表来实现。
假设我们有一个层次化索引的序列:
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Subject': ['Math', 'English', 'Math', 'English'],
'Score': [85, 92, 78, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['Name', 'Subject'], inplace=True)
s = df['Score']
print(s)
输出结果为:
Name Subject
Alice Math 85
Bob English 92
Charlie Math 78
David English 88
Name: Score, dtype: int64
要重置第一个索引级别,可以将 level
参数设置为0:
new_s = s.reset_index(level=0)
print(new_s)
输出结果为:
Name Score
0 Alice 85
1 Bob 92
2 David 88
要重置所有索引级别,可以将 level
参数设置为整数,大于当前最大级别:
new_s = s.reset_index(level=1)
print(new_s)
输出结果为:
Subject Score
Name
Alice Math 85
Bob Math 92
David Math 78
Bob Math 88
reset_index()
方法还可以通过将 drop
参数设置为True来删除原索引。在某些情况下,当我们不再需要原索引时,这可能会很有用。
new_s = s.reset_index(drop=True)
print(new_s)
输出结果为:
0 85
1 92
2 78
3 88
Name: Score, dtype: int64
默认情况下,reset_index()
方法不会修改原来的序列,而是返回一个新的序列。如果希望原地修改序列,可以将 inplace
参数设置为True。
s.reset_index(inplace=True)
print(s)
输出结果为:
index Name
0 0 Alice
1 1 Bob
2 2 Charlie
3 3 David
Name: Name, dtype: object
以上代码中,s
序列的索引已经被重置,并更新了原来的序列。
Series.reset_index()
是一个非常有用的方法,用于重置熊猫序列的索引。它提供了灵活的选项,可以指定要重置的特定索引级别,并可以选择删除原索引和原地修改序列的功能。