python3中reset_index函数 （一般与groupby等分组连用）

最新推荐文章于 2025-06-05 11:08:38 发布
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本文主要介绍了 reset_index 函数的功能及使用场景。该函数能够帮助数据处理过程中因筛选或分组操作导致的数据索引混乱问题得到解决，实现数据索引的重新排序，使数据更加规整有序。

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reset_index 函数意思就是重新排序 

因为通过选取符合条件的行或者列 原来的行与列序号并不是顺序的，所以通过此函数可以重新顺序排列

更好的是 通过groupby函数分组会更乱一点利用改函数则会更整齐



而增加该函数以后


使用reset_index()函数将行索引重置为列数据 - Python
Byte_O_O的博客
09-04 476
无论是将默认的整数索引还是多级索引重置为单级索引，reset_index()函数都可以帮助我们完成这个任务。reset_index()函数可以用于将索引重置为默认的整数索引，或者将多级索引重置为单级索引。可以看到，reset_index()函数在数据框中添加了一个名为"index"的列，并将之前的行索引作为列数据进行了展示。现在，我们将使用reset_index()函数将行索引重置为列数据。可以看到，reset_index()函数将多级索引转换为了单级索引，并将之前的索引作为列数据进行了展示。
Python数据分析利器——pandas简单教学
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Python数据分析实战：深度解析Pandas GroupBy操作精髓 1
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它像一把精准的手术刀，能将杂乱数据按规则切片，用聚合、转换等操作挖掘价值，从电商销售的区域洞察到用户行为的复购分析，处处都有它的身影。2. 需处理多层索引（如多列分组），用 reset_index() 转成普通列，或学习 MultiIndex 的高级索引（如 loc[('北京', '2025-01-01')] ）。举个例子：分析全国销售数据时，按“地区”拆分后，计算每个地区的“总销售额”，最后合并成地区-销售额的结果表，这就是典型的GroupBy流程。比如电商数据按“地区”拆，每个地区就是独立子组。
【Python_Pandas】reset_index() 函数解析
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reset_index可以重置索引index，比如说将A、B、C删除一列后，重置成数字。
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DataFrame的reset_index()函数用法： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(data={ 'A':[1,1,2,2,2], 'B':[2,3,4,6,5], 'C':[3,8,5,12,6] }) df A B C 0 1 2 3 1 1 3 8 2 2 4 5 3 2 6 1...
Reset_index()
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Reset_index() reset_index可以还原索引，重新变为默认的整型索引 DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=”) level控制了具体要还原的那个等级的索引 drop为False则索引列会被还原为普通列，否则会丢失 参考链接： https://blog.csdn.net/weixin_44056331/article/details/89340626?utm_me
length = len(df.iloc[0, 0]) if not df.empty else 0 positions = np.tile(np.arange(length), len(df)) columns_to_process = df.columns results = [] for col in columns_to_process: exploded = df[col].explode().reset_index(drop=True) temp_df = pd.DataFrame({"value": exploded, "position": positions}) col_result = ( temp_df.groupby("position")["value"] .agg(lambda x: ((x == "1") & (x != "")).mean()) .rename(col) )解析代码
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07-06
agg: 聚合操作，通常与groupby连用，可以对不同的列应用不同的聚合函数，例如：`groupby('A').agg({'B':'sum', 'C':'mean'})`。 假设我们有一段代码，例如： ```python import pandas as pd import numpy as np ...
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当你对数据框进行一些操作，如set_index、groupby等，之后，会导致数据框索引发生变化（比如原来是整数索引，现在变为了层次化索引），reset_index()可以帮你重新设置索引，将之前的索引还原成数据框中的普通列，并生成一个新的整数索引。打印结果如下所示，将普通列Name设置为了索引列, 通过reset_index将其还原为了普通列，并重新添加了整数索引列。打印结果如下所示：groupby会导致分组变量Name自动成为索引列，通过reset_index将其还原。
python reset_index()_python 问题 reset_index(drop=True
weixin_29144347的博客
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学习日记1—— .reset_index()详细解析
lonelyxxyo的博客
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在之前学习了python基础的情况下，没有运用到实际场景中，缺乏敲代码的经验，所以感觉很难掌握这门编程语言，虽然不是科班出生，但是对这方面比较感兴趣，所以打算利用空余时间学习积累，并通过优快云记录我的学习日记~
reset_index
05-22
reset_index 是 Pandas 库中的一个函数，用于重新设置 DataFrame 的索引。当我们对 DataFrame 进行一些操作（如合并、筛选等）后，索引可能会出现缺失或重复的情况，这时就可以使用 reset_index 函数重新设置索引。 reset_index 函数会将原 DataFrame 中的索引列转化为普通的列，并创建一个新的默认索引列。例如，如果原 DataFrame 的索引列为 'A'，则 reset_index 函数会将其转化为普通列，并在新 DataFrame 中增加一个默认索引列。 示例代码如下： ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']}) print(df) # A B # 0 1 a # 1 2 b # 2 3 c df_reset = df.reset_index() print(df_reset) # index A B # 0 0 1 a # 1 1 2 b # 2 2 3 c ``` 在上面的例子中，我们创建了一个包含两列的 DataFrame，并使用 reset_index 函数将原索引列 'A' 转化为普通列，并增加了一个默认索引列 'index'。
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