pandas重置索引的几种做法?教你恢复默认行号实用指南
平时做技术实践时，很多问题不是概念不会，而是细节没串起来。拿“pandas重置索引的几种做法?教你恢复默认行号”来说，它看着像小点，放到项目里常会牵出环境、配置、兼容性和维护成本。下面按实际采用顺序，把思路、关键写法和容易踩坑的地方讲清楚，便于大家直接对照操作。
目录
- Pandas中DataFrame重置索引
- 一、根据数据行的个数重新赋予索引
- 二、采用reset_index(drop=True)
- 三、采用reindex(labels=range(len(df))
- 四、采用set_index()自定义索引
- 总结
Pandas中DataFrame重置索引
在Pandas里，自定义索引后，有时候又需恢复默认索引。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5,4),columns=['a','b','c','d'])
df
| a | b | c | d | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 1 | 2 | 3 |
| 1 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 2 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 3 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 4 | 16 | 17 | 18 | 19 |
# 对df重排顺序，得到索引顺序倒序的数据
df = df.sort_values('a',ascending=False)
df
| a | b | c | d | |
|---|---|---|---|---|
| 4 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 3 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 2 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 1 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 0 | 0 | 1 | 2 | 3 |
一、根据数据行的个数重新赋予索引
df.index = range(len(df))
df
| a | b | c | d | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 1 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 2 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 4 | 0 | 1 | 2 | 3 |
二、采用reset_index(drop=True)
落到代码里，drop=True表示删除原索引，不然会在数据表格中新生成一列’index’数据
df = df.reset_index()
df
| index | a | b | c | d | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 4 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 1 | 3 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 2 | 2 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 3 | 1 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 4 | 0 | 0 | 1 | 2 | 3 |
df = df.reset_index(drop=True)
df
| a | b | c | d | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 1 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 2 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 4 | 0 | 1 | 2 | 3 |
三、采用reindex(labels=range(len(df))
df = df.reindex(labels=range(len(df)))
df
| a | b | c | d | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 1 | 2 | 3 |
| 1 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 2 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 3 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 4 | 16 | 17 | 18 | 19 |
四、采用set_index()自定义索引
将原数据集中的列作为索引。
drop=True，默认，是将数据作为索引后，在表格中删除原数据
落到代码里，append=False，默认，是将新设置的索引设置为内层索引，原索引是外层索引
df = df.set_index(keys=['a'])
df
| b | c | d | |
|---|---|---|---|
| a | |||
| 16 | 17 | 18 | 19 |
| 12 | 13 | 14 | 15 |
| 8 | 9 | 10 | 11 |
| 4 | 5 | 6 | 7 |
| 0 | 1 | 2 | 3 |
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多兼容脚本之家。
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