pandas.DataFrame.reset_index

DataFrame.reset_index(level=None, *, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='', allow_duplicates=_NoDefault.no_default, names=None)[source]

Сброс индекса или уровня индекса.

Сбрасывает индекс DataFrame и использует вместо него стандартный индекс. Если у DataFrame есть Многоуровневый индекс, этот метод может удалить один или несколько уровней.

Параметры:

уровень:int, str, кортеж или список, по умолчанию None

Удалить только указанные уровни индекса. По умолчанию удаляются все уровни.

drop:bool, по умолчанию False

Не пытаться вставить индекс в столбцы DataFrame. Это сбросит индекс до стандартного целочисленного индекса.

inplace:bool, по умолчанию False

Изменять DataFrame или создавать новый.

col_level:int или str, по умолчанию 0

Если у столбцов несколько уровней, определяет, в какой уровень вставляются метки. По умолчанию вставляется в первый уровень.

col_fill:объект, по умолчанию ‘’

Если у столбцов несколько уровней, определяет, как называются другие уровни. Если None, то имя индекса повторяется.

allow_duplicates:bool, необязательно, по умолчанию lib.no_default

Разрешить создание дублирующихся меток столбцов.

Добавлен в версии 1.5.0.

names:int, str или одномерный список, по умолчанию None

Используя заданную строку, переименовать столбец DataFrame, содержащий данные индекса. Если у DataFrame есть Многоуровневый индекс, это должен быть список или кортеж длиной, равной количеству уровней.

Добавлен в версии 1.5.0.

Возвращает:

DataFrame или None

DataFrame с новым индексом или None, если inplace=True.

См. также

DataFrame.set_index

Обратная операция reset_index.

DataFrame.reindex

Изменение на новые индексы или расширение индексов.

DataFrame.reindex_like

Изменение на индексы, такие же, как 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, а 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 Многоуровневым индексом.

>>> 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

Используя параметр names, выбираем имя для столбца индекса:

>>> df.reset_index(names=['classes', 'names'])
  classes   names  speed species
                     max    type
0    bird  falcon  389.0     fly
1    bird  parrot   24.0     fly
2  mammal    lion   80.5     run
3  mammal  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 индекс не удаляется, 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 на другой уровень, мы можем указать, на какой уровень, 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