这篇文章主要介绍“Pandas.DataFrame重置Series的索引index”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Pandas.DataFrame重置Series的索引index”文章能帮助大家解决问题。如果使用reset_index（）方法，则可以将pandas.DataFrame，pandas.Series的索引索引（行名称，行标签）重新分配为从0开始的序列号（行号）。如果将行号用作索引，则通过排序更改行的顺序或删除行并得到缺少的号码时，重新索引会更容易。当行名（行标签）用作索引时，它也可用于删除当前索引或恢复数据列。您可以使用set_index（）和reset_index（）将索引更改（重置）到另一列。将描述以下内容。使用reset_index（）将索引重新分配给序列号基本用法删除原始索引：参数drop更改原始对象：参数inplace使用reset_index（）和set_index（）将索引更改为另一列（重置）以下面的数据为例。该示例为pandas.DataFrame，但pandas.Series也具有reset_index（）。两个参数的用法相同。使用sort_values（）对行进行排序以进行说明。有关排序的详细信息，请参见以下文章。pandas.DataFrame，Series排序（sort_values，sort_index）由于索引已经分散，因此将它们重新分配给从0开始的连续数字。如果在不指定任何参数的情况下使用reset_index（），则序列号将成为新索引，而原始索引将保留为新列。如果参数drop为True，则原始索引将被删除并且不会保留。默认情况下，原始对象不会更改，并且会返回一个新对象，但是如果inplace参数为True，则会更改原始对象。如果将行名设置为索引而不是数字。如果使用reset_index（）方法，则将序列号设置为索引，并将原始索引添加到data列。如果将set_index（）照原样应用于原始DataFrame，则会删除原始索引。如果要将原始索引保留为数据字符串，则可以在reset_index（）之后使用set_inde免费云主机域名x（）。注意，为方便起见，在此示例中将具有重叠值的列设置为索引，但是如果索引值不重叠（每个值都是唯一的），则更容易选择数据。关于“Pandas.DataFrame重置Series的索引index”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注百云主机行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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