在Python中pandas.DataFrame重置索引名称的实例

下面我将为大家详细讲解"在Python中pandas.DataFrame重置索引名称的实例"的完整攻略。

1. 什么是pandas.DataFrame重置索引名称

在pandas中，DataFrame是一种二维表格数据结构。在操作中，我们经常会使用到重置索引名称的功能。重置索引名称，其实就是将DataFrame的索引位置重新命名。默认情况下，DataFrame的索引名称是数字，从0开始递增。

2. 如何重置索引名称

在python中，pandas提供了reset_index函数，可以实现DataFrame的索引位置重新命名。

2.1 语法

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')

上述reset_index函数接受多种参数：

• level：int, str, tuple, or list, default None。用于指定需要重置名称的索引位置编号或者索引名称。
• drop：bool, default False。是否丢弃原有索引名称。
• inplace：bool, default False。是否在原有对象上进行修改。
• col_level：int or str, default 0。在多级列索引情况下，用于指定要修改的列的级别编号或名称。
• col_fill：object, default ''。在列重命名的情况下，用于指定新列名称之间的分隔符。

2.2 示例说明

示例1：简单重命名

首先，我们来看一个简单的重命名示例。下面的代码使用DataFrame.reset_index（）函数来重命名索引名称：

import pandas as pd
data = [['Alfred', 10], ['Bob', 12], ['Clarke', 13]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])
df = df.rename_axis('ID').reset_index()
print(df)

输出结果为:

  ID    Name  Age
0  0  Alfred   10
1  1     Bob   12
2  2  Clarke   13

我们可以看到，通过调用DataFrame.reset_index函数，整个DataFrame的索引名称都被重命名为ID。

示例2： 删除默认索引名称

有些 DataFrame 中的索引可能是没有实际意义的，但却会占用空间。在这种情况下，我们可能会想要删除默认的索引生成。下面的代码演示了如何重命名非默认索引，然后删除默认生成的索引：

import pandas as pd
data = [['Alfred', 10], ['Bob', 12], ['Clarke', 13]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])
df = df.rename_axis('ID_X').reset_index().drop(columns='index')
print(df)

输出结果为：

    Name  Age
0  Alfred   10
1     Bob   12
2  Clarke   13

通过使用drop函数，我们删除了默认生成的索引，并且重命名了非默认索引名称为ID_X。

3. 总结

pandas提供了reset_index函数，可以实现DataFrame的索引位置重新命名。在reset_index函数的参数中，我们可以指定需要重置名称的索引位置编号或者索引名称。在示例代码中，我们演示了如何对 DataFrame 进行重命名，并且删除默认生成的索引。