pandas.DataFrame.reset_index

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

Сброс индекса или его уровня.

Сбрасывает индекс DataFrame и использует вместо него стандартный. Если DataFrame имеет многоуровневый индекс, 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 удаляются все уровни. drop : bool, default False Не пытаться вставить индекс в столбцы DataFrame. Это сбросит 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 будут названы другие уровни. Если None, то имя индекса повторяется.

Возвращает:

DataFrame DataFrame с новым индексом.

См. также

DataFrame.set_index

Обратное reset_index.

DataFrame.reindex

Изменить на новые индексы или расширить индексы.

DataFrame.reindex_like

Изменить на те же индексы, что и в другом 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 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 именно, 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