pandas.DataFrame.reset_index

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

Сбросить индекс или его уровень.

Сбросьте индекс DataFrame и используйте вместо него стандартный. Если у DataFrame есть MultiIndex, этот метод может удалить один или несколько уровней.

Параметры:

level : int, str, tuple, or list, default None Удалить только указанные уровни из индекса. По умолчанию удаляет все уровни. drop : bool, default False Не пытаться вставить индекс в столбцы DataFrame. Это сбрасывает индекс на стандартный целочисленный индекс. inplace : bool, default False Изменить DataFrame на месте (не создавать новый объект). col_level : int or str, default 0 Если столбцы имеют несколько уровней, определяет, в какой уровень вставляются метки. По умолчанию он вставляется в первый уровень. col_fill : object, default ‘’ Если столбцы имеют несколько уровней, определяет, как называются другие уровни. Если None, то имя индекса повторяется.

Возвращает:

DataFrame DataFrame с новым индексом.

См. также

DataFrame.set_index

Обратное reset_index.

DataFrame.reindex

Изменение на новые индексы или расширение индексов.

DataFrame.reindex_like

Изменение на те же индексы, что и у другого 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

Вы также можете 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, мы можем 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 поместить его в другой уровень:

>>> 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 другой уровень, 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 укажем несуществующий уровень для col_fill, он будет создан:

>>> 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