Pandas 如何在给定的DataFrame中重置索引

要在给定的DataFrame中重置索引，我们需要使用Pandas中的reset_index()函数。该函数可用于在DataFrame中重新设置索引，并根据需要更改其中的标签。下面是详细的步骤：

步骤1：导入Pandas模块

首先，我们需要导入Pandas模块。可以使用以下代码进行导入：

import pandas as pd

步骤2：创建一个示例DataFrame

使用以下代码，我们可以创建一个示例数据框DataFrame：

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'John', 'Mike'],
        'age': [25, 47, 30, 31],
        'city': ['NY', 'LA', 'SF', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果应为：

    name  age     city
0    Tom   25       NY
1  Jerry   47       LA
2   John   30       SF
3   Mike   31  Chicago

步骤3：使用reset_index()函数在数据框DataFrame中重新设置索引

使用reset_index()函数，我们可以在现有DataFrame中重置索引。在重新设置索引之前，让我们先添加一列来看看原DataFrame和新DataFrame之间的区别:

# 添加ID列
df['ID'] = [1001, 1002, 1003, 1004]
print(df)

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

输出结果应为：

    name  age     city    ID
0    Tom   25       NY  1001
1  Jerry   47       LA  1002
2   John   30       SF  1003
3   Mike   31  Chicago  1004

   index   name  age     city    ID
0      0    Tom   25       NY  1001
1      1  Jerry   47       LA  1002
2      2   John   30       SF  1003
3      3   Mike   31  Chicago  1004

在这里，我们可以看到原始DataFrame与新DataFrame之间的差异。可以将新DataFrame看作与原始DataFrame具有相同的数据，但现在索引已重置。

步骤4：移动索引

我们可以看到，新DataFrame仍然包含原始DataFrame中的索引列，这可以通过使用 drop 参数来避免：

# 移除原始索引列
df_reset1 = df.reset_index(drop=True)
print(df_reset1)

输出结果应为：

    name  age     city    ID
0    Tom   25       NY  1001
1  Jerry   47       LA  1002
2   John   30       SF  1003
3   Mike   31  Chicago  1004

现在，我们可以看到新DataFrame中不再包含原始DataFrame中的索引列。

这些步骤就是在数据框DataFrame中重新设置索引的完整攻略。