这篇文章主要介绍“Pandas.DataFrame重置Series的索引index”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Pandas.DataFrame重置Series的索引index”文章能帮助大家解决问题。
如果使用reset_index（）方法，则可以将pandas.DataFrame，pandas.Series的索引索引（行名称，行标签）重新分配为从0开始的序列号（行号）。
如果将行号用作索引，则通过排序更改行的顺序或删除行并得到缺少的号码时，重新索引会更容易。
当行名（行标签）用作索引时，它也可用于删除当前索引或恢复数据列。您可以使用set_index（）和reset_index（）将索引更改（重置）到另一列。
将描述以下内容。
使用reset_index（）将索引重新分配给序列号
基本用法
删除原始索引：参数drop
更改原始对象：参数inplace
使用reset_index（）和set_index（）将索引更改为另一列（重置）
以下面的数据为例。
import pandas as pddf = pd.read_csv('./data/21/sample_pandas_normal.csv')print(df)# name age state point# 0 Alice 24 NY 64# 1 Bob 42 CA 92# 2 Charlie 18 CA 70# 3 Dave 68 TX 70# 4 Ellen 24 CA 88# 5 Frank 30 NY 57
该示例为pandas.DataFrame，但pandas.Series也具有reset_index（）。两个参数的用法相同。
使用reset_index（）将索引重新分配给序列号
使用sort_values（）对行进行排序以进行说明。有关排序的详细信息，请参见以下文章。
pandas.DataFrame，Series排序（sort_values，sort_index）
df.sort_values('state', inplace=True)print(df)# name age state point# 1 Bob 42 CA 92# 2 Charlie 18 CA 70# 4 Ellen 24 CA 88# 0 Alice 24 NY 64# 5 Frank 30 NY 57# 3 Dave 68 TX 70
基本用法
由于索引已经分散，因此将它们重新分配给从0开始的连续数字。
如果在不指定任何参数的情况下使用reset_index（），则序列号将成为新索引，而原始索引将保留为新列。
df_r = df.reset_index()print(df_r)# index name age state point# 0 1 Bob 42 CA 92# 1 2 Charlie 18 CA 70# 2 4 Ellen 24 CA 88# 3 0 Alice 24 NY 64# 4 5 Frank 30 NY 57# 5 3 Dave 68 TX 70
删除原始索引：参数drop
如果参数drop为True，则原始索引将被删除并且不会保留。
df_r = df.reset_index(drop=True)print(df_r)# name age state point# 0 Bob 42 CA 92# 1 Charlie 18 CA 70# 2 Ellen 24 CA 88# 3 Alice 24 NY 64# 4 Frank 30 NY 57# 5 Dave 68 TX 70
更改原始对象：参数inplace
默认情况下，原始对象不会更改，并且会返回一个新对象，但是如果inplace参数为True，则会更改原始对象。
df.reset_index(inplace=True, drop=True)print(df)# name age state point# 0 Bob 42 CA 92# 1 Charlie 18 CA 70# 2 Ellen 24 CA 88# 3 Alice 24 NY 64# 4 Frank 30 NY 57# 5 Dave 68 TX 70
使用reset_index（）和set_index（）将索引更改为另一列（重置）
如果将行名设置为索引而不是数字。
df = pd.read_csv('./data/21/sample_pandas_normal.csv', index_col=0)print(df)# age state point# name# Alice 24 NY 64# Bob 42 CA 92# Charlie 18 CA 70# Dave 68 TX 70# Ellen 24 CA 88# Frank 30 NY 57
如果使用reset_index（）方法，则将序列号设置为索引，并将原始索引添加到data列。
df_r = df.reset_index()print(df_r)# name age state point# 0 Alice 24 NY 64# 1 Bob 42 CA 92# 2 Charlie 18 CA 70# 3 Dave 68 TX 70# 4 Ellen 24 CA 88# 5 Frank 30 NY 57
如果将set_index（）照原样应用于原始DataFrame，则会删除原始索引。
df_s = df.set_index('state')print(df_s)# age point# state# NY 24 64# CA 42 92# CA 18 70# TX 68 70# CA 24 88# NY 30 57
如果要将原始索引保留为数据字符串，则可以在reset_index（）之后使用set_index（）。
df_rs = df.reset_index().set_index('state')print(df_rs)# name age point# state# NY Alice 24 64# CA Bob 42 92# CA Charlie 18 70# TX Dave 68 70# CA Ellen 24 88# NY Frank 30 57
注意，为方便起见，在此示例中将具有重叠值的列设置为索引，但是如果索引值不重叠（每个值都是唯一的），则更容易选择数据。
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