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pandas DataFrame重置索引 pandas中DataFrame重置索引的几种方法

Jayson   2021-05-24 我要评论
想了解pandas中DataFrame重置索引的几种方法的相关内容吗,Jayson在本文为您仔细讲解pandas DataFrame重置索引的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:pandas,DataFrame重置索引,pandas,,重置索引,下面大家一起来学习吧。

在pandas中,经常对数据进行处理 而导致数据索引顺序混乱,从而影响数据读取、插入等。

小笔总结了以下几种重置索引的方法:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((5, 4)),columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
#得到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

# 对其重排顺序,得到索引顺序倒序的数据
df2 = df.sort_values('a', ascending=False)
# 得到df2:
     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

下面对df2重置索引,使其索引从0开始

法一:

简单粗暴:

df2.index = range(len(df2))

# 输出df2:
     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

法二:

df2 = df2.reset_index(drop=True)  # 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
# 输出df2:
     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

法三:

df2 = df2.reindex(labels=range(len(df))  #labels是第一个参数,可以省略
# 输出df2
     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

# 注:df = df.reindex(index=[]),在原数据结构上新建行(index是新索引,若新建数据索引在原数据中存在,则引用原有数据),默认用NaN填充(使用fill_value=0 来修改填充值自定义,此处我设置的是0)。
# df = df.reindex(columns=[]),在原数据结构上新建列,方法与新建行一样

法四:

df2 = df2.set_index(keys=['a', 'c'])  # 将原数据a, c列的数据作为索引。
# drop=True,默认,是将数据作为索引后,在表格中删除原数据
# 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

# 输出df2,注意a,c列是索引:
            b     d
a     c        
16    18    17    19
12    14    13    15
8     10    9     11
4     6     5     7
0     2     1     3


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