pandas.DataFrame.reset_index

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') [source]

Для DataFrame с многоуровневым индексом возвращает новый DataFrame с информацией о маркировке в столбцах под именами индексов, по умолчанию «level_0», «level_1» и т. д., если какие-либо из них равны None. Для стандартного индекса будет использовано имя индекса (если оно задано), в противном случае будет использоваться значение по умолчанию «index» или «level_0» (если «index» уже используется).

Параметры:

level : int, str, кортеж или список, по умолчанию None Удалить только указанные уровни из индекса. Удаляет все уровни по умолчанию drop : boolean, по умолчанию False Не пытаться вставить индекс в столбцы DataFrame. Это сбрасывает индекс до стандартного целочисленного индекса. inplace : boolean, по умолчанию False Изменить DataFrame на месте (не создавать новый объект) col_level : int или str, по умолчанию 0 Если столбцы имеют несколько уровней, определяет, в какой уровень вставляются метки. По умолчанию они вставляются в первый уровень. col_fill : объект, по умолчанию ‘’ Если столбцы имеют несколько уровней, определяет, как называются другие уровни. Если None, то имя индекса повторяется.

Возвращает:

resetted : DataFrame

Примеры

>>> df = pd.DataFrame([('bird',    389.0),
...                    ('bird',     24.0),
...                    ('mammal',   80.5),
...                    ('mammal', np.nan)],
...                   index=['falcon', 'parrot', 'lion', 'monkey'],
...                   columns=('class', 'max_speed'))
>>> df
         class  max_speed
falcon    bird      389.0
parrot    bird       24.0
lion    mammal       80.5
monkey  mammal        NaN

При сбросе индекса старый индекс добавляется в качестве столбца, и используется новый последовательный индекс:

>>> df.reset_index()
    index   class  max_speed
0  falcon    bird      389.0
1  parrot    bird       24.0
2    lion  mammal       80.5
3  monkey  mammal        NaN

Мы можем использовать параметр drop чтобы избежать добавления старого индекса в качестве столбца:

>>> df.reset_index(drop=True)
    class  max_speed
0    bird      389.0
1    bird       24.0
2  mammal       80.5
3  mammal        NaN

Также можно использовать reset_index с MultiIndex.

>>> index = pd.MultiIndex.from_tuples([('bird', 'falcon'),
...                                    ('bird', 'parrot'),
...                                    ('mammal', 'lion'),
...                                    ('mammal', 'monkey')],
...                                   names=['class', 'name'])
>>> columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('speed', 'max'),
...                                      ('species', 'type')])
>>> df = pd.DataFrame([(389.0, 'fly'),
...                    ( 24.0, 'fly'),
...                    ( 80.5, 'run'),
...                    (np.nan, 'jump')],
...                   index=index,
...                   columns=columns)
>>> df
               speed species
                 max    type
class  name
bird   falcon  389.0     fly
       parrot   24.0     fly
mammal lion     80.5     run
       monkey    NaN    jump

Если индекс имеет несколько уровней, можно сбросить подмножество из них:

>>> df.reset_index(level='class')
         class  speed species
                  max    type
name
falcon    bird  389.0     fly
parrot    bird   24.0     fly
lion    mammal   80.5     run
monkey  mammal    NaN    jump

Если мы не удаляем индекс, по умолчанию он размещается на верхнем уровне. Мы можем разместить его на другом уровне:

>>> df.reset_index(level='class', col_level=1)
                speed species
         class    max    type
name
falcon    bird  389.0     fly
parrot    bird   24.0     fly
lion    mammal   80.5     run
monkey  mammal    NaN    jump

Когда индекс вставляется под другим уровнем, мы можем указать, под каким с помощью параметра col_fill.

>>> df.reset_index(level='class', col_level=1, col_fill='species')
              species  speed species
                class    max    type
name
falcon           bird  389.0     fly
parrot           bird   24.0     fly
lion           mammal   80.5     run
monkey         mammal    NaN    jump

Если мы указываем несуществующий уровень для col_fill, он создается:

>>> df.reset_index(level='class', col_level=1, col_fill='genus')
                genus  speed species
                class    max    type
name
falcon           bird  389.0     fly
parrot           bird   24.0     fly
lion           mammal   80.5     run
monkey         mammal    NaN    jump