PandasDataFrame如何重置列的行名

问题背景

当我们在使用Pandas DataFrame时，有时候会想要对列的行名进行重置。行名在进行数据处理和分析时非常重要，因为它们为数据提供了上下文。在某些情况下，行名可能需要进行更改或重置，以便更好地符合我们的分析需求。这个问题可以通过使用reset_index（）方法来解决。在这篇文章中，我们将探讨如何使用reset_index()方法重置列的行名。

使用reset_index()方法重置数据框的行名

在这个示例中，我们将创建一个简单的Pandas DataFrame，并加上一些自定义行名。代码如下：

import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'marks':[99, 98, 95, 97]}
df = pd.DataFrame(data, index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'])
print(df)

运行上面的代码会得到一个带有自定义行名的DataFrame，如下所示：

          name  marks
rank1      Tom     99
rank2     Jack     98
rank3    Steve     95
rank4    Ricky     97

现在，我们将使用reset_index()方法来重置DataFrame的行名，代码如下：

df = df.reset_index()
print(df)

这将得到一个重置了行名的DataFrame，如下所示：

  index   name  marks
0  rank1    Tom     99
1  rank2   Jack     98
2  rank3  Steve     95
3  rank4  Ricky     97

使用drop参数删除旧行名

默认情况下，reset_index()方法会在DataFrame中添加一个名为“index”的新列，其中包含旧行名。你可以使用drop参数来删除旧行名，并生成一个不包含旧行名的DataFrame。下面是一个例子：

df = pd.DataFrame(data, index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'])
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)

运行上述代码将得到一个不包含旧行名的DataFrame，如下所示：

    name  marks
0    Tom     99
1   Jack     98
2  Steve     95
3  Ricky     97

使用set_index()方法生成一个以某一列为行名的DataFrame

此外，你也可以使用set_index()方法将一列作为新的行名，例如下面的代码将'name'列作为新的行名：

df = pd.DataFrame(data, index=['rank1', 'rank2', 'rank3', 'rank4'])
df = df.set_index('name')
print(df)

运行上述代码将得到一个以'name'列为新行名的DataFrame，如下所示：

       marks
name        
Tom       99
Jack      98
Steve     95
Ricky     97

总结

reset_index()方法是在Pandas DataFrame中非常重要的重置功能之一。它可以帮助我们重置DataFrame的行名，从而更好地满足分析或处理需求。我们可以使用drop参数删除旧的行名，并使用set_index()方法生成一个以某列为新的行名的DataFrame。在使用这些方法时，我们需要指定一个新的数据框名称，以便它与原始数据框进行区分。