Ответ 1
reset_index()
- это то, что вы ищете. Если вы не хотите, чтобы он сохранялся в виде столбца, выполните следующие действия:
df = df.reset_index(drop=True)
У меня есть фрейм данных, из которого я удаляю несколько строк. В результате я получаю фрейм данных, в котором индекс выглядит примерно так: [1,5,6,10,11]
и я хотел бы сбросить его до [0,1,2,3,4]
. Как мне это сделать?
Кажется, работает следующее:
df = df.reset_index()
del df['index']
Следующее не работает:
df = df.reindex()
reset_index()
- это то, что вы ищете. Если вы не хотите, чтобы он сохранялся в виде столбца, выполните следующие действия:
df = df.reset_index(drop=True)
Другими решениями являются RangeIndex
или range
:
df.index = pd.RangeIndex(len(df.index))
df.index = range(len(df.index))
Это быстрее:
df = pd.DataFrame({'a':[8,7], 'c':[2,4]}, index=[7,8])
df = pd.concat([df]*10000)
print (df.head())
In [298]: %timeit df1 = df.reset_index(drop=True)
The slowest run took 7.26 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
10000 loops, best of 3: 105 µs per loop
In [299]: %timeit df.index = pd.RangeIndex(len(df.index))
The slowest run took 15.05 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 7.84 µs per loop
In [300]: %timeit df.index = range(len(df.index))
The slowest run took 7.10 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 14.2 µs per loop
data1.reset_index(inplace=True)