Pandas是一个数据处理的库，今天我们来学习reset_index()这个函数的用法。

pandas.DataFrame.reset_index

函数作用：重置索引或其level。
重置数据帧的索引，并使用默认索引。如果数据帧具有多重索引，则此方法可以删除一个或多个level。

函数主要有以下几个参数：reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')

各个参数介绍：

level：可以是int, str, tuple, or list, default None等类型。作用是只从索引中删除给定级别。默认情况下删除所有级别。

drop：bool, default False。不要尝试在数据帧列中插入索引。这会将索引重置为默认的整数索引。

inplace：bool, default False。修改数据帧（不要创建新对象）。

col_level：int or str, default=0。如果列有多个级别，则确定将标签插入到哪个级别。默认情况下，它将插入到第一层。

col_fill：object, default。如果列有多个级别，则确定其他级别的命名方式。如果没有，则复制索引名称。

返回：

DataFrame or None。具有新索引的数据帧，如果inplace=True，则无索引。

举例说明：

df = pd.DataFrame([('bird', 389.0),('bird', 24.0),('mammal', 80.5),('mammal', np.nan)],index=['falcon', 'parrot', 'lion', 'monkey'],columns=('class', 'max_speed'))输出：dfclass  max_speed
falcon    bird      389.0
parrot    bird       24.0
lion    mammal       80.5
monkey  mammal        NaN

重置索引时，将旧索引添加为列，并使用新的顺序索引：

df.reset_index()index   class  max_speed
0  falcon    bird      389.0
1  parrot    bird       24.0
2    lion  mammal       80.5
3  monkey  mammal        NaN

我们可以使用drop参数来避免将旧索引添加为列：

df.reset_index(drop=True)class  max_speed
0    bird      389.0
1    bird       24.0
2  mammal       80.5
3  mammal        NaN

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（Python）Pandas reset_index()用法总结

pandas.DataFrame.reset_index

举例说明：

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