Pandas中的reset_index()

Pandas是Python中一个很受欢迎的数据分析库。reset_index()是Pandas中一个非常有用的函数，它可以重置DataFrame的索引，尤其是在数据合并和数据清洗过程中非常实用。

用法

reset_index()函数的一般用法如下：

df.reset_index()

该函数返回一个新的DataFrame，这个新的DataFrame将索引按升序重置。如果原来的索引是唯一的，则新的DataFrame的索引将是递增的整数。否则，新的DataFrame的索引将是元组，元组中的元素对应着原来的索引。

参数

reset_index()函数还有其他可选参数：

• drop: 如果设置为True，则放弃原来的索引，新的DataFrame的索引将是递增的整数。默认值为False。
• inplace: 如果设置为True，则原地重置索引。默认值为False。
• level: 如果数据帧具有多个层次化索引，则可以使用level参数指定要重置的层次。默认值为None。

示例

import pandas as pd

# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'age': [25, 31, 18, 47],
                   'gender': ['F', 'M', 'F', 'M']})

# 利用'gender'和'name'两个列设置复合索引
df.set_index(['gender', 'name'], inplace=True)

# 输出数据帧
print(df)

# 重置索引
df.reset_index(inplace=True)

# 输出新的数据帧
print(df)

输出：

                age
gender name       
F      Alice    25
M      Bob      31
F      Charlie  18
M      David    47

  gender     name  age
0      F    Alice   25
1      M      Bob   31
2      F  Charlie   18
3      M    David   47

总结

reset_index()函数是Pandas中非常有用的一种函数，可以在数据合并和数据清洗过程中大大提高数据的转换速度。在使用过程中，需要注意参数的设置和新的DataFrame的索引情况。