Как сбросить индекс в Pandas: настройка и примеры

Метод reset_index в Pandas используется для переиндексации DataFrame. Это означает, что мы можем сбросить текущий индекс DataFrame и заменить его на новый.

Допустим, у нас есть следующий DataFrame без индексов:

python
import pandas as pd
data = {'name': ['John', 'James', 'Sarah', 'Kate'], 
        'age': [25, 30, 28, 35], 
        'gender': ['M', 'M', 'F', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

Вывод:

    name  age gender
0   John   25      M
1  James   30      M
2  Sarah   28      F
3   Kate   35      F

Чтобы добавить новый индекс, мы можем использовать метод reset_index:

python
df.reset_index(inplace=True)

Вывод:

   index   name  age gender
0      0   John   25      M
1      1  James   30      M
2      2  Sarah   28      F
3      3   Kate   35      F

Теперь у нас есть новый индекс, начинающийся с 0 и заканчивающийся 3.

Мы также можем использовать метод reset_index для создания нового индекса на основе одного или нескольких столбцов DataFrame. Например, допустим, у нас есть DataFrame, в котором мы хотим создать индекс на основе столбцов "name" и "gender":

python
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['name', 'gender'], inplace=True)

Вывод:

              age
name  gender    
John  M       25
James M       30
Sarah F       28
Kate  F       35

Чтобы сбросить индекс и вернуть его к стандартному числовому индексу, мы можем использовать метод reset_index:

python
df.reset_index(inplace=True)

Вывод:

    name gender  age
0   John      M   25
1  James      M   30
2  Sarah      F   28
3   Kate      F   35

Таким образом, метод reset_index в Pandas позволяет переиндексировать DataFrame, создавая новый индекс на базе старого или полностью заменяя его на новый.