pandas怎么重置DataFrame索引

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import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((5, 4)),columns=['a', 'b', 'c', 'd'])#得到df：     a    b    c    d0    0    1    2    31    4    5    6    72    8    9    10   113    12   13   14   154    16   17   18   19# 对其重排顺序，得到索引顺序倒序的数据df2 = df.sort_values('a', ascending=False)# 得到df2：     a    b     c     d4    16   17    18    193    12   13    14    152    8    9     10    111    4    5     6     70    0    1     2     3

下面对df2重置索引，使其索引从0开始

法一：

简单粗暴：

df2.index = range(len(df2))# 输出df2：     a     b     c     d0    16    17    18    191    12    13    14    152    8     9     10    113    4     5     6     74    0     1     2     3

法二：

df2 = df2.reset_index(drop=True)  # drop=True表示删除原索引，不然会在数据表格中新生成一列'index'数据# 输出df2：     a     b     c     d0    16    17    18    191    12    13    14    152    8     9     10    113    4     5     6     74    0     1     2     3

法三：

df2 = df2.reindex(labels=range(len(df))  #labels是第一个参数，可以省略# 输出df2     a     b     c     d0    16    17    18    191    12    13    14    152    8     9     10    113    4     5     6     74    0     1     2     3# 注：df = df.reindex(index=[])，在原数据结构上新建行（index是新索引，若新建数据索引在原数据中存在，则引用原有数据），默认用NaN填充(使用fill_value=0 来修改填充值自定义，此处我设置的是0)。# df = df.reindex(columns=[])，在原数据结构上新建列，方法与新建行一样

法四：

df2 = df2.set_index(keys=['a', 'c'])  # 将原数据a, c列的数据作为索引。# drop=True，默认，是将数据作为索引后，在表格中删除原数据# append=False，默认，是将新设置的索引设置为内层索引，原索引是外层索引# 输出df2，注意a,c列是索引:            b     da     c        16    18    17    1912    14    13    158     10    9     114     6     5     70     2     1     3

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