Pandas の DataFrame リセットインデックス
Suraj Joshi
2023年1月30日
このチュートリアルでは、pandas.DataFrame.reset_index() を使って Pandas DataFrame のインデックスをリセットする方法を説明します。reset_index() メソッドは、0 から (DataFrame-1 の行数) までの範囲の数値で、DataFrame のインデックスをデフォルトのインデックスに設定します。
Pandas DataFrame reset_index() メソッド
構文
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill="")
pandas.DataFrame.reset_index() メソッドを使用してデータフレームのインデックスをリセットする
import pandas as pd
roll_no = [501, 502, 503, 504, 505]
student_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Alice", "Steven", "Neesham", "Chris", "Alice"],
"Age": [17, 20, 18, 21, 15],
"City": ["New York", "Portland", "Boston", "Seattle", "Austin"],
"Grade": ["A", "B-", "B+", "A-", "A"],
},
index=roll_no,
)
print(student_df)
出力：
Name Age City Grade
501 Alice 17 New York A
502 Steven 20 Portland B-
503 Neesham 18 Boston B+
504 Chris 21 Seattle A-
505 Alice 15 Austin A
出力に表示されているように、5 行 4 列の DataFrame があるとします。また、DataFrame にはインデックスが設定されています。
DataFrame のインデックスをリセットする DataFrame の初期インデックスを列として保持する
import pandas as pd
roll_no = [501, 502, 503, 504, 505]
student_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Alice", "Steven", "Neesham", "Chris", "Alice"],
"Age": [17, 20, 18, 21, 15],
"City": ["New York", "Portland", "Boston", "Seattle", "Austin"],
"Grade": ["A", "B-", "B+", "A-", "A"],
},
index=roll_no,
)
print("Initial DataFrame:")
print(student_df)
print("")
print("DataFrame after reset_index:")
student_df.reset_index(inplace=True, drop=False)
print(student_df)
出力：
Initial DataFrame:
Name Age City Grade
501 Alice 17 New York A
502 Steven 20 Portland B-
503 Neesham 18 Boston B+
504 Chris 21 Seattle A-
505 Alice 15 Austin A
DataFrame after reset_index:
index Name Age City Grade
0 501 Alice 17 New York A
1 502 Steven 20 Portland B-
2 503 Neesham 18 Boston B+
3 504 Chris 21 Seattle A-
4 505 Alice 15 Austin A
DataFrame student_df のインデックスをデフォルトのインデックスにリセットします。inplace=True は元の DataFrame 自体に変更を加えます。drop=False を指定した場合は、reset_index() メソッドを使った後で初期値のインデックスを DataFrame のカラムに追加します。
DataFrame のインデックスをリセットする DataFrame の初期インデックスを削除する
import pandas as pd
roll_no = [501, 502, 503, 504, 505]
student_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Alice", "Steven", "Neesham", "Chris", "Alice"],
"Age": [17, 20, 18, 21, 15],
"City": ["New York", "Portland", "Boston", "Seattle", "Austin"],
"Grade": ["A", "B-", "B+", "A-", "A"],
},
index=roll_no,
)
print("Initial DataFrame:")
print(student_df)
print("")
print("DataFrame after reset_index:")
student_df.reset_index(inplace=True, drop=True)
print(student_df)
出力：
Initial DataFrame:
Name Age City Grade
501 Alice 17 New York A
502 Steven 20 Portland B-
503 Neesham 18 Boston B+
504 Chris 21 Seattle A-
505 Alice 15 Austin A
DataFrame after reset_index:
Name Age City Grade
0 Alice 17 New York A
1 Steven 20 Portland B-
2 Neesham 18 Boston B+
3 Chris 21 Seattle A-
4 Alice 15 Austin A
DataFrame student_df のインデックスをデフォルトのインデックスにリセットします。メソッドで drop=True を指定しているので、初期インデックスは DataFrame から削除されます。
行を削除した後の DataFrame のインデックスをリセットする
import pandas as pd
roll_no = [501, 502, 503, 504, 505]
student_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Alice", "Steven", "Neesham", "Chris", "Alice"],
"Age": [17, 20, 18, 21, 15],
"City": ["New York", "Portland", "Boston", "Seattle", "Austin"],
"Grade": ["A", "B-", "B+", "A-", "A"],
}
)
student_df.drop([2, 3], inplace=True)
print("Initial DataFrame:")
print(student_df)
print("")
student_df.reset_index(inplace=True, drop=True)
print("DataFrame after reset_index:")
print(student_df)
出力：
Initial DataFrame:
Name Age City Grade
0 Alice 17 New York A
1 Steven 20 Portland B-
4 Alice 15 Austin A
DataFrame after reset_index:
Name Age City Grade
0 Alice 17 New York A
1 Steven 20 Portland B-
2 Alice 15 Austin A
出力を見るとわかるように、行を削除した後にインデックスが欠落しています。このような場合は reset_index() メソッドを用いれば、値が欠落していないインデックスを利用することができます。
初期インデックスを DataFrame のカラムに配置したい場合は、reset_index() メソッドで drop=False を利用します。
著者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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