Python |パンダDataFrame.reset_index（）

パンダreset_index（） ＆＃8212;データフレームのインデックスをリセットする方法です。 。reset_index （）メソッドは、0からデータの長さまでの範囲の整数のリストをインデックスとして設定します。

構文：
DataFrame .. reset_index （level = None、drop = False、inplace = False、col_level = 0、col_fill =、"）

パラメーター：
レベル： int、string、またはリストを選択して、渡された列をインデックスから削除します。
drop：ブール値、Falseの場合、置き換えられたインデックス列をデータに追加します。
インプレース：ブール値、Trueの場合は元のデータフレーム自体に変更を加えます。
col_level：ラベルを挿入する列レベルを選択します。
col_fill ：オブジェクト、他のレベルの命名方法を決定します。

戻り値のタイプ： DataFrame

CSVファイルをロードします使用している場合は、こちら。

例1：インデックスのリセット
この例では、インデックスをリセットするために、最初にName列が列インデックスとして設定され、次にインデックスのリセットを使用して新しいインデックスが作成されました。

＃import pandas package

import pandas as pd

＃CSVファイルからデータフレームを作成

data = pd.read_csv（ "employees.csv" ）

＃名前をインデックス列として設定

data.set_index（[ "名" ]、インプレース = True 、

追加 = True 、drop = True ）

＃インデックスをリセット

データ。 。reset_index （インプレース = True ）

＃表示
data.head（）

出力：
図のように出力画像では、level_0という新しいインデックスマークが作成されました。

リセット前＆＃8212;

リセット後＆＃8212;

例2：マルチレベルインデックス
この例では、2つの列（名前と性別）がインデックス列に追加され、。 reset_index （）メソッド。

＃パンダパッケージをインポート

import pandas as pd

＃データフレームを作成CSVファイルから

データ = pd。 read_csv（ "employees.csv" ）

＃インデックス列として名前を設定

data.set_index（[ "First Name" 、 " Gender " ]、インプレース = True 、

追加 = True 、ドロップ = True ）

＃インデックスをリセット< / a>

data .. reset_index < / a>（レベル = 2 、インプレース = True 、col_level = 1 ）

＃display
d ata.head（）

出力：
出力画像に示されているように、インデックス列のフロア列は、レベルが2であったために置き換えられました。< / p>

リセット前＆＃8212;

リセット後＆＃8212;