如何重置熊猫数据框中的索引？ [复制]答案

【问题标题】：How to reset index in a pandas dataframe? [duplicate]如何重置熊猫数据框中的索引？ [复制]
【发布时间】：2013-12-27 17:20:05
【问题描述】：

我有一个数据框，我从中删除了一些行。结果，我得到了一个数据框，其中的索引类似于：[1,5,6,10,11]，我想将其重置为[0,1,2,3,4]。我该怎么做？

以下似乎有效：

df = df.reset_index()
del df['index']

以下不起作用：

df = df.reindex()

【问题讨论】：

不是重复的。一个不同的问题恰好有相同的答案。

标签： python indexing pandas dataframe

【解决方案1】：

DataFrame.reset_index 是您正在寻找的。如果您不想将其保存为列，请执行以下操作：

df = df.reset_index(drop=True)

如果您不想重新分配：

df.reset_index(drop=True, inplace=True)

【讨论】：

您可以设置 inplace=True 参数，而不是将数据框重新分配给同一个变量。
请注意，在inplace=True的情况下，该方法返回无
这解决了我在 ValueError 中出现的问题：无法插入 level_0，在多次使用 df = df.reset_index() 时已经存在
@mkln，我在两列（即使是drop =True）和行中都增加了。 df.reset_index() 只修复了行。也可以用来固定列吗？
如果我们要删除索引，为什么还要重置它？

【解决方案2】：

另一种解决方案是分配RangeIndex 或range：

df.index = pd.RangeIndex(len(df.index))

df.index = range(len(df.index))

更快：

df = pd.DataFrame({'a':[8,7], 'c':[2,4]}, index=[7,8])
df = pd.concat([df]*10000)
print (df.head())

In [298]: %timeit df1 = df.reset_index(drop=True)
The slowest run took 7.26 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
10000 loops, best of 3: 105 µs per loop

In [299]: %timeit df.index = pd.RangeIndex(len(df.index))
The slowest run took 15.05 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 7.84 µs per loop

In [300]: %timeit df.index = range(len(df.index))
The slowest run took 7.10 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 14.2 µs per loop

【讨论】：

@Outcast Source - 最快的是len(df.index)，381ns vs df.shape 1.17us。是不是少了什么？
这是重置索引的优雅解决方案。谢谢！我发现如果您尝试将 hdf5 对象转换为 pandas.DataFrame 对象，则必须先重置索引，然后才能编辑 DataFrame 的某些部分。

【解决方案3】：

data1.reset_index(inplace=True)

【讨论】：