Pandas 数据框重设索引

在本文中，我们将介绍如何在Pandas数据框中重设索引。重设索引意味着重新构建数据框的索引，并使用新的连续行标签。重设索引对于重组、重新排序和编辑数据框非常有用。

方法一：使用reset_index()函数

Pandas提供了一个简单的方法来重设数据框的索引，即reset_index()函数。此函数用于重新构建数据框的行索引，并将现有的索引列变为数据列。下面是一个示例，演示如何使用reset_index()函数：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age':[28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)

# 重设置索引
df = df.reset_index()

print(df)

输出结果为：

   index   Name  Age
0      0    Tom   28
1      1   Jack   34
2      2  Steve   29
3      3  Ricky   42

如上所示，reset_index()函数使数据框的旧索引变成了数据列，并创建了一个新的连续行标签。

在reset_index()函数中还有一些可选参数可以帮助用户精细控制数据框的索引。例如：

drop参数，默认为True。如果设置为False，则原始索引列仍将出现在数据框中，并且将在新索引列中创建新的索引。
inplace参数，默认为False。如果设置为True，则原始数据框将被修改。
level参数，用于多级索引数据框中指定要重设的级别。默认情况下，它为None，这意味着所有级别将被重置。

方法二：使用set_index()函数

Pandas还提供了一个方法来重设数据框的索引，即set_index()函数。此函数用于将数据框中的一列设置为新的索引，从而创建一个新的索引。以下是使用set_index()函数的示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age':[28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将Name列设置为新的索引
df = df.set_index('Name')

print(df)

输出结果为：

       Age
Name      
Tom     28
Jack    34
Steve   29
Ricky   42

以上示例中，我们将数据框中的Name列设置为了新的索引，将旧索引删除，从而创建了一个新的索引。

除了将一列设置为新索引之外，还可以使用set_index()函数设置多列为新索引。在这种情况下，Pandas将创建多层索引。

方法三：使用reindex()函数

Pandas还提供了reindex()函数，用于重新索引数据框。如果新索引中包含原始索引中不存在的标签，则使用NaN填充缺失值。默认情况下，reindex()函数不会更改数据框的原始值，而只会返回新的行标签和缺失数据。

以下是使用reindex()函数的示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age':[28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)

# 重新索引数据框
new_index = ['A', 'B', 'C', 'D']
df = df.reindex(new_index)

print(df)

输出结果为：

    Name   Age
A    NaN   NaN
B    NaN   NaN
C    NaN   NaN
D    NaN   NaN

如上所示，使用reindex()函数将数据框的索引重置为’A’、’B’、’C’和’D’，但由于这些标签在原始索引中不存在，因此在新的数据框中使用NaN填充了缺失值。

reindex()函数还有一些可选参数可以帮助用户精细控制数据框的重建过程。例如：

fill_value参数，用于指定缺失值的替代值。默认情况下，它为NaN。
method参数，用于指定填充缺失值的方法。例如，可以使用ffill或bfill方法在前向或后向填充缺失值。
axis参数，用于指定横向轴或纵向轴上的索引。默认情况下，它为0，即横向轴。

总结

在Pandas数据框中，重设索引可以帮助我们重新构建数据框的索引，并使用新的连续行标签。本文主要介绍了三种方法来重设数据框的索引：reset_index()函数、set_index()函数和reindex()函数。其中，reset_index()函数用于重新构建数据框的行索引，并将现有的索引列变为数据列；set_index()函数用于将数据框中的一列设置为新的索引，从而创建一个新的索引；reindex()函数用于重新索引数据框，如果新索引中包含原始索引中不存在的标签，则使用NaN填充缺失值。需要根据具体情况选择合适的方法来重设数据框的索引。