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pandas中DataFrame重置索引的几种方法

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这里是针对“pandas中DataFrame重置索引的几种方法”的完整攻略：

什么是DataFrame重置索引

在pandas中，DataFrame的索引通常作为行标签或者列标签存在，它负责让我们能够通过标签名称取出对应的数据块。不过有时候DataFrame的索引出现问题，比如行索引变得不那么有序，连续性变差了，就需要我们用“重置索引”的方法来重新对索引进行排序或者更换默认的整数索引。

重置索引的几种方法

1. reset_index()方法

reset_index()方法是最常用的重置索引的方法之一，它会把DataFrame的索引完全重置，并加上一个新的默认的整数索引（行标签）。这个方法的语法非常简单，只需要在DataFrame对象上使用该方法即可：

import pandas as pd

# 创建DataFrame示例数据
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C'], 'col2': ['a', 'b', 'c'], 'col3': [1, 2, 3]})

# 重置索引
df_reset_index = df.reset_index()

# 打印结果
print(df_reset_index)

输出结果为：

   index col1 col2  col3
0      0    A    a     1
1      1    B    b     2
2      2    C    c     3

可以看到，原本没有索引的DataFrame被重置之后，增加了一列新的默认整数索引，且原先的索引成为了新的一列数据。

2. set_index()方法

set_index()方法是将DataFrame中的某些列值设置为新的行索引，它是与reset_index()方法相对应的方法。对于set_index()的操作过程，实际上是对DataFrame的数据的分组，以及索引的更变等操作。举个例子：

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'Type': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                   'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'Rank': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})
print(df)

输出结果为：

  Type  Value  Rank
0    A      1    10
1    B      2    20
2    C      3    30
3    A      4    40
4    B      5    50
5    C      6    60

这个数据有三列分别代表不同的意义，如果想把Type和Rank设为行标签，可以使用set_index()方法：

# 设置Type和Rank为新的行索引
df_newindex = df.set_index(['Type', 'Rank'])
print(df_newindex)

输出结果为：

          Value
Type Rank       
A    10       1
B    20       2
C    30       3
A    40       4
B    50       5
C    60       6

可以看到，现在原本的行标签不见了，被设为了新的两列单位角色的Type和Rank列。

结论

通过以上的两个例子，大家应该已经对DataFrame重置索引的两种方法有了比较深入的了解。总的来说，reset_index()方法是将原本的位置信息转化成一列新的索引信息，有助于观察重排结果；而set_index()方法则是将数据透视成一个新的状态，新的状态通过选择不同的列来获得。根据需要，我们可以使用不同的方法进行索引重置。

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