Pandas DataFrame 重置索引
Suraj Joshi
2023年1月30日
本教程介紹瞭如何使用 pandas.DataFrame.reset_index() 來重置 Pandas DataFrame 中的索引。reset_index() 方法將 DataFrame 的索引設定為預設索引，數字範圍從 0 到 (DataFrame 中的行數-1)。
Pandas DataFrame reset_index() 方法
語法
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill="")
使用 pandas.DataFrame.reset_index() 方法重置 DataFrame 的索引
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)
輸出：
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
假設我們有一個 DataFrame，有 5 行 4 列，如輸出所示。我們在 DataFrame 中還設定了一個索引。
重置 DataFrame 的索引，保持 DataFrame 的初始索引為列
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)
輸出：
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
它將 DataFrame student_df 的索引重置為預設索引。inplace=True 會在原 DataFrame 本身進行更改，如果我們使用 drop=False，初始索引會被放置在 DataFrame 中作為列。如果我們使用 drop=False，在使用 reset_index() 方法後，初始索引會被放置在 DataFrame 中作為一列。
重置 DataFrame 的索引，刪除 DataFrame 的初始索引
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)
輸出：
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
它將 DataFrame student_df 的索引重置為預設索引。由於我們在 reset_index() 方法中設定了 drop=True，初始索引從 DataFrame 中被刪除。
刪除行後重置 DataFrame 的索引
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)
輸出：
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
正如我們在輸出中所看到的，我們在刪除行後有缺失的索引。在這種情況下，我們可以使用 reset_index() 方法來使用沒有缺失值的索引。
如果我們希望將初始索引作為 DataFrame 的列，我們可以在 reset_index() 方法中使用 drop=False。
作者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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