pandas中DataFrame重置索引的几种方法

当我们在进行数据分析过程中，经常需要重置DataFrame的索引。下面介绍几种pandas中DataFrame重置索引的常用方法。

方法一：reset_index()

reset_index()函数是pandas中常用的方法之一，用于重置DataFrame的索引。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
    'age': [28, 34, 29, 42],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 重置索引
new_df = df.reset_index()
print(new_df)

输出如下：

   name  age       city
0    Tom   28    Beijing
1   Jack   34   Shanghai
2  Steve   29  Guangzhou
3  Ricky   42   Shenzhen

   index   name  age       city
0      0    Tom   28    Beijing
1      1   Jack   34   Shanghai
2      2  Steve   29  Guangzhou
3      3  Ricky   42   Shenzhen

可以看到，原来的DataFrame索引变成了新的一列，新的DataFrame从0开始重新编号。

方法二：set_index()

set_index()函数是用于设置DataFrame索引的方法之一。如果数据中存在某一列数据是唯一的，可以根据这一列数据设置索引。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
    'age': [28, 34, 29, 42],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 设置索引
new_df = df.set_index('name')
print(new_df)

输出如下：

   name  age       city
0    Tom   28    Beijing
1   Jack   34   Shanghai
2  Steve   29  Guangzhou
3  Ricky   42   Shenzhen

       age       city
name                
Tom    28    Beijing
Jack   34   Shanghai
Steve  29  Guangzhou
Ricky  42   Shenzhen

可以看到，新的DataFrame的索引变成了'nam'e列对应的数据，'name'列成为了新的DataFrame的一列。

方法三：drop()函数实现

drop()函数是用于删除某一列或某一行的函数。我们可以通过删除原来的索引列来实现重置索引的目的。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
    'age': [28, 34, 29, 42],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 删除索引列
new_df = df.drop(columns=['index'], axis=1)
print(new_df.reset_index())

输出如下：

   name  age       city
0    Tom   28    Beijing
1   Jack   34   Shanghai
2  Steve   29  Guangzhou
3  Ricky   42   Shenzhen

   index   name  age       city
0      0    Tom   28    Beijing
1      1   Jack   34   Shanghai
2      2  Steve   29  Guangzhou
3      3  Ricky   42   Shenzhen

可以看到，我们通过删除原来的索引列，并使用reset_index()函数恢复为新的索引。

以上就是在pandas中DataFrame重置索引的几种方法的攻略。