pandas重新生成索引的方法

当使用pandas处理数据时，我们经常需要重新生成索引，以便更好地组织数据。下面是几种常见的重新生成索引的方法。

1. 用reindex()方法重新生成索引

使用reindex()可以使数据按照指定的索引进行重排，可以指定新的索引名或指定原有的索引名称进行重新排列。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print("原始数据：\n", data)

# 定义新的索引，并使用reindex进行重新排列
new_index = ['a', 'b', 'c']
data = data.reindex(new_index)
print("重新排序后的数据：\n", data)

输出的结果为：

原始数据：
    A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9
重新排序后的数据：
     A    B    C
a  NaN  NaN  NaN
b  NaN  NaN  NaN
c  NaN  NaN  NaN

2. 使用reset_index()方法重新生成默认索引

使用reset_index()方法可以把当前的索引变为新的一列，并重新生成默认的整数索引。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
print("原始数据：\n", data)

# 使用reset_index()方法进行重新生成默认索引
data = data.reset_index()
print("重新生成默认索引后的数据：\n", data)

输出的结果为：

原始数据：
   A  B  C
a  1  4  7
b  2  5  8
c  3  6  9
重新生成默认索引后的数据：
   index  A  B  C
0      a  1  4  7
1      b  2  5  8
2      c  3  6  9

当然，以上只是针对pandas重新生成索引的部分攻略，如果需要更多其他pandas使用的学习可以上官网看具体的api使用文档。