pandas重置索引从0开始|极客教程

pandas重置索引从0开始

一、背景介绍

在使用pandas进行数据处理和分析时，经常需要对数据进行重新索引，以便更便捷地进行操作和分析。pandas提供了reset_index方法，可以重新设置DataFrame或Series的索引，但默认情况下索引是从1开始递增的。然而，在某些场景下，我们可能希望重新设置索引从0开始递增，本文将详细介绍如何使用pandas实现这一需求。

二、pandas `reset_index` 方法

在开始具体介绍之前，我们先简要了解一下pandas的reset_index方法的基本用法和功能。

2.1 `reset_index` 方法简介

reset_index是pandas中DataFrame和Series对象的方法，用于重新设置对象的索引。默认情况下，它会将原有的索引作为一个新的列添加到DataFrame中，并会生成一个新的连续递增的整数索引，即从1开始递增。reset_index方法的基本语法如下：

DataFrame.reset_index(self, level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')

2.2 `reset_index` 方法参数说明

reset_index方法涉及到一些参数，我们逐一进行说明：

level: 对于多级索引的DataFrame，可以通过该参数指定要重置的索引级别。如果不指定该参数，默认会重置所有的索引。
drop: 如果将该参数设置为True，则会将原来的索引丢弃，不作为新的列添加到DataFrame中。默认为False。
inplace: 如果将该参数设置为True，则会直接在原来的DataFrame上进行操作，不会生成新的DataFrame。默认为False。
col_level、col_fill: 用于MultiIndex对象的参数，用于指定重置索引后的新列的名称。不常使用，可以不做过多关注。

此外，reset_index方法还有其他一些用法和参数，本文将着重介绍如何将索引从1开始重置为从0开始递增的方法。

三、重置索引为从0开始的方法

在pandas中，我们可以通过以下方法将DataFrame或Series的索引重置为从0开始递增：

使用reset_index方法，并指定drop=True参数。
使用reset_index方法，并在重置索引后使用reset_index再次处理。

下面我们将分别对这两种方法进行详细介绍。

3.1 方法一：`reset_index` 方法并指定 `drop=True` 参数

使用这种方法可以直接在一行代码中实现将DataFrame或Series的索引从1开始重置为从0开始递增。只需将reset_index方法的drop参数设置为True即可。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印原始DataFrame
print("原始DataFrame：")
print(df)

# 重新设置索引为从0开始
df = df.reset_index(drop=True)

# 打印重置索引后的DataFrame
print("重置索引后的DataFrame：")
print(df)

运行结果：

原始DataFrame：
   A  B
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8
重置索引后的DataFrame：
   A  B
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8

可以看到，经过重置索引后的DataFrame的索引从0开始递增。

3.2 方法二：使用 `reset_index` 方法并再次 `reset_index`

这种方法相对来说略有些繁琐，但逻辑较为清晰。先使用reset_index方法重置索引，然后再次使用reset_index方法进行二次处理。第一次的处理可以将索引从1开始递增，第二次的处理则会将索引从0开始递增。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印原始DataFrame
print("原始DataFrame：")
print(df)

# 第一次重置索引
df = df.reset_index()

# 打印第一次重置索引后的DataFrame
print("第一次重置索引后的DataFrame：")
print(df)

# 第二次重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

# 打印第二次重置索引后的DataFrame
print("第二次重置索引后的DataFrame：")
print(df)

运行结果：

原始DataFrame：
   A  B
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8
第一次重置索引后的DataFrame：
   index  A  B
0      0  1  5
1      1  2  6
2      2  3  7
3      3  4  8
第二次重置索引后的DataFrame：
   A  B
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8

可以看到，经过两次重置索引后的DataFrame的索引从0开始递增，符合我们的需求。