Wie setze ich den Index in einem Pandas-DataFrame zurück, um die sequentielle Reihenfolge sicherzustellen?

So setzen Sie den Index in einem Pandas-Datenrahmen zurück, um die sequentielle Reihenfolge sicherzustellen

Beim Umgang mit Datenrahmen in Pandas kommt es häufig zu Situationen, in denen Indexwerte vorliegen aufgrund von Zeilenentfernungen oder anderen Vorgängen inkonsistent werden. Um dieses Problem zu beheben, möchten Sie möglicherweise den Index auf eine sequentielle Reihenfolge zurücksetzen, z. B. [0,1,2,3,4].

Verwenden Sie „reset_index()“ zum Zurücksetzen des Index

Die bevorzugte Methode zum Zurücksetzen des Index ist die Verwendung der Funktion reset_index(). Diese Funktion erstellt einen neuen Datenrahmen mit dem zurückgesetzten Index als neue Spalte. Standardmäßig wird der ursprüngliche Index als Spalte mit dem Namen „Index“ gespeichert.

Beispiel:

<code class="python">df = df.reset_index()</code>

Entfernen der ursprünglichen Indexspalte

Wenn Sie nicht möchten, dass der ursprüngliche Index als Spalte gespeichert wird, können Sie ihn nach dem Zurücksetzen des Index mit dem Drop-Parameter löschen.

Beispiel:

<code class="python">df = df.reset_index(drop=True)</code>

Dies führt zu einem Datenrahmen mit einem sequentiell geordneten Index.

Hinweis:

Die Funktion reindex() hat nicht dasselbe Wirkung wie reset_index(). Reindex() wird hauptsächlich zum Ausrichten mehrerer Datenrahmen basierend auf bestimmten Indizes oder zum Neuanordnen der Reihenfolge von Zeilen und Spalten verwendet.

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