重置Pandas数据框架中的索引

让我们来讨论如何在Pandas数据框架中重置索引。通常情况下，我们在Pandas中从一个巨大的数据框架开始，在对数据框架进行操作/过滤后，我们最终得到的数据框架会小很多。

当我们看较小的数据框架时，它可能仍然带有原始数据框架的行索引。如果原来的索引是数字，现在我们的索引是不连续的。那么，pandas有reset_index()函数。所以要想把索引重置为从0开始的默认整数索引，我们可以简单地使用reset_index()函数。

因此，让我们看看我们可以通过哪些不同的方式来重置一个DataFrame的索引。

先看原始的DataFrame.。

# Import pandas package
import pandas as pd
    
# Define a dictionary containing employee data
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj', 'Geeku'],
        'Age':[27, 24, 22, 32, 15],
        'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj', 'Noida'],
        'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd', '10th'] }
  
# Convert the dictionary into DataFrame 
df = pd.DataFrame(data)
  
df

输出:
重置Pandas数据框架中的索引

例子#1：制作自己的索引而不删除默认索引。

# Import pandas package
import pandas as pd
    
# Define a dictionary containing employee data
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj', 'Geeku'],
        'Age':[27, 24, 22, 32, 15],
        'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj', 'Noida'],
        'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd', '10th'] }
  
index = {'a', 'b', 'c', 'd', 'e'}
  
# Convert the dictionary into DataFrame 
df = pd.DataFrame(data, index)
  
# Make Own Index as index
# In this case default index is exist 
df.reset_index(inplace = True)
  
df

输出:
重置Pandas数据框架中的索引

例子2：制作自己的索引并删除默认索引。

# Import pandas package
import pandas as pd
    
# Define a dictionary containing employee data
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj', 'Geeku'],
        'Age':[27, 24, 22, 32, 15],
        'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj', 'Noida'],
        'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd', '10th'] }
  
# Create own index
index = {'a', 'b', 'c', 'd', 'e'}
  
# Convert the dictionary into DataFrame 
# Make Own Index and Removing Default index
df = pd.DataFrame(data, index)
  
df

输出:
重置Pandas数据框架中的索引

例子3：重置自己的索引并将默认索引作为索引。

# Import pandas package
import pandas as pd
    
# Define a dictionary containing employee data
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj', 'Geeku'],
        'Age':[27, 24, 22, 32, 15],
        'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj', 'Noida'],
        'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd', '10th'] }
  
# Create own index
index = {'a', 'b', 'c', 'd', 'e'}
  
# Convert the dictionary into DataFrame 
df = pd.DataFrame(data, index)
  
# remove own index with default index
df.reset_index(inplace = True, drop = True)
  
df

输出:
重置Pandas数据框架中的索引

例子#4：将数据框架的一列作为索引，并删除默认索引。

# Import pandas package
import pandas as pd
    
# Define a dictionary containing employee data
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj', 'Geeku'],
        'Age':[27, 24, 22, 32, 15],
        'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj', 'Noida'],
        'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd', '10th'] }
  
# Create own index
index = {'a', 'b', 'c', 'd', 'e'}
  
# Convert the dictionary into DataFrame 
df = pd.DataFrame(data, index)
  
# set index any column of our DF and
# remove default index
df.set_index(['Age'], inplace = True)
  
df

输出:
重置Pandas数据框架中的索引

示例5：将数据框架的某一列作为索引，而不删除默认索引。

# Import pandas package
import pandas as pd
    
# Define a dictionary containing employee data
data = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj', 'Geeku'],
        'Age':[27, 24, 22, 32, 15],
        'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj', 'Noida'],
        'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd', '10th'] }
  
# Create own index
index = {'a', 'b', 'c', 'd', 'e'}
  
# Convert the dictionary into DataFrame 
df = pd.DataFrame(data, index)
  
# set any column as index
# Here we set age column as index
df.set_index(['Age'], inplace = True)
  
# reset index without removing default index
df.reset_index(level =['Age'], inplace = True)
  
df