Pandas.DataFrame重置Series的索引index(reset_index)

Pandas是Python中一个非常常用的数据分析库。而DataFrame是Pandas中最常用的数据结构。在进行数据处理时，我们通常需要对数据进行删减、增加或调整等操作，并且有时候我们需要通过DataFrame中的某个Series来进行一些操作，这时候就需要用到Pandas.DataFrame重置Series的索引index（reset_index）。

reset_index()可以将Series的索引重置，以默认的从0开始的整数标签进行重新编号。

使用reset_index()方法之前，我们可能首先需要通过某种方式获取到需要操作的Series，举例说明：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mick', 'Spike'], 
        'age': [18, 20, 22, 21], 
        'score': [98, 86, 75, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出如下：

    name  age  score
0    Tom   18     98
1  Jerry   20     86
2   Mick   22     75
3  Spike   21     80

重置某一个Series的索引：

# 重置name这一列的索引
reset_index = df['name'].reset_index(drop=True)
print(reset_index)

输出如下，我们可以看到，name这一列的索引已经被重置：

0      Tom
1    Jerry
2     Mick
3    Spike
Name: name, dtype: object

如果您需要重置的是DataFrame中的某列，只需要对该列使用reset_index()即可，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mick', 'Spike'], 
        'age': [18, 20, 22, 21], 
        'score': [98, 86, 75, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 重置score列的索引
reset_index = df['score'].reset_index(drop=True)
print(reset_index)

输出结果如下：

    name  age  score
0    Tom   18     98
1  Jerry   20     86
2   Mick   22     75
3  Spike   21     80

0    98
1    86
2    75
3    80
Name: score, dtype: int64

如上所述，通过reset_index()方法可以轻松重置DataFrame中的Series索引，使原来在某一条件下存在的索引变得更加一致和规范。