Pandas reset_index() — это метод сброса индекса фрейма данных. Метод .reset_index () задает список целых чисел от 0 до длины данных в качестве индекса .
Синтаксис:
DataFrame..reset_index (level = None, drop = False, inplace = False, col_level = 0, col_fill = ‚")Параметры:
level: int, string или list для выбора и удаления переданного столбца из индекса.
drop: логическое значение, добавляет замененный столбец индекса к данным, если False.
inplace: логическое значение, внесите изменения в исходный фрейм данных, если оно равно True.
col_level: выберите уровень столбца для вставки меток.
col_fill : объект, чтобы определить, как именуются другие уровни.Тип возвращаемого значения: DataFrame
для загрузки CSV-файла вы используете, нажмите здесь.
Пример № 1: Сброс индекса
В этом примере для сброса индекса столбец Имя сначала был задан как индекс столбца, а затем новый индекс был создан с использованием индекса сброса.
# import pandas package
import pandas as pd
# создать фрейм данных из файла CSV
data = pd.read_csv ( "employees.csv" )
# установить имя в качестве столбца индекса
data.set_index ([ "First Name" ], inplace = True ,
append = True , отбросить = True )
data. .reset_index (вместо = True )
# display data.head ( )
Вывод:
как показано в выходных изображениях была создана новая индексная метка с именем level_0.
Перед сбросом — 
После сброса — 
Пример № 2: Работа с многоуровневый индекс
В этом примере 2 столбца (Имя и Пол) добавляются к столбцу индекса, а затем один уровень удаляется с помощью .reset_index ().
# импорт пакета pandas
import pandas as pd
# создать фрейм данных из файла CSV
data = pd. read_csv ( "employees.csv" )
# установить имя в качестве столбца индекса
data.set_index ([ "First Name" , "Gender" ], inplace = True ,
добавить = True , удалить = True )
data..reset_index< /a> (уровень = 2 , inplace = True , col_level = 1 )
# display d ata.head ()
Вывод:
Как показано на выходном изображении, нижний столбец в индексном столбце был заменен, поскольку его уровень равен 2.
Перед сбросом — 
После сброса — 