Python Pandas Series.reset_index()

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.reset_index()函数生成一个新的DataFrame或Series，并重置索引。当索引需要作为一个列使用时，这就很方便了。

语法: Series.reset_index(level=None, drop=False, name=None, inplace=False)

参数:
level: 对于具有多指标的系列
drop :只需重置索引，而不将其作为列插入新的DataFrame中。
name :包含原始系列值的列所使用的名称。
inplace：就地修改系列。

返回：Series

示例#1：使用Series.reset_index()函数来重置给定系列对象的索引。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.reset_index()函数来重置给定系列对象的索引。

# reset the index
result = sr.reset_index()
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.reset_index()函数已经将给定的Series对象的索引重置为默认值。它保留了索引，并将其转换为一个列。

示例#2：使用Series.reset_index()函数来重置给定系列对象的索引。不要保留给定系列对象的原始索引标签。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.reset_index()函数来重置给定系列对象的索引，同时我们也将丢弃原有的索引标签。

# reset the index
result = sr.reset_index(drop = True)
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.reset_index()函数已经将给定的Series对象的索引重置为默认值。它已经放弃了原来的索引。