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。

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

# 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

一、根据数据行的个数重新赋予索引

df.index = range(len(df))
df

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

df = df.reset_index(drop=True)
df

三、采用reindex(labels=range(len(df))

df = df.reindex(labels=range(len(df)))
df

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

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。