重置Pandas数据框架中的索引

在 Pandas 数据框架中，我们有时需要重新设置数据的索引，可以将原来的索引去掉，也可以根据数据中的某一列重新设置为索引，这有助于提高数据的查询效率和可读性，同时也可以方便地进行数据的筛选和切片操作。

下面就是一些关于如何重置 Pandas 数据框架中的索引的完整攻略：

重置索引的方法

1. reset_index() 方法

2. 将原索引保留为一列数据：

df_reset = df.reset_index()

• 将原索引删除：

df_reset = df.reset_index(drop=True)

1. set_index() 方法

2. 根据一个或多个列设置新的索引：

df_set = df.set_index('column_name') # 单列索引
df_set = df.set_index(['col1', 'col2']) # 多列索引

实例演示

下面通过一个实际的数据示例来演示如何重置索引：

首先导入 pandas 库并读取一个示例 csv 文件：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data.csv')
print(df.head())

我们可以看到，该数据集包含四个列，包括商品名称、商品类型、销售数量以及销售金额，而索引默认为 0 到 7。

接下来，我们可以使用 reset_index 方法来重置索引：

df_reset = df.reset_index()
print(df_reset.head())

我们可以看到，原来的索引已经消失，被替换为一个新的索引。

如果我们不想保留原来的索引，可以添加 drop=True 参数：

df_reset = df.reset_index(drop=True)
print(df_reset.head())

同样我们可以通过 set_index 方法来设置新的索引：

df_set = df.set_index('商品名称')
print(df_set.head())

我们可以看到，新的索引已经设置为商品名称列，而原来的索引则被删除了。

最后，如果我们想要将多个列作为索引，可以按以下方式执行：

df_set = df.set_index(['商品名称', '商品类型'])
print(df_set.head())

可以看到，新的索引已经设置为商品名称和商品类型两列，而原来的索引则被删除了。

以上就是关于如何重置 Pandas 数据框架中的索引的完整攻略，通过使用 Pandas 提供的 reset_index() 方法和 set_index() 方法，我们可以方便地对数据集中的索引进行重新设置和调整，提高数据的可读性和查询效率。