Pandas DataFrame でインデックスをリセットする方法: `reset_index()` と `reindex()` の違い?

Pandas DataFrames のインデックスのリセット

Pandas データフレーム内のインデックスの欠落や問題のあるインデックスの処理はイライラすることがあります。一般的なシナリオは、特定の行を削除した後にインデックスをリセットする必要があり、その結果、インデックス シーケンスが分散してしまうというものです。この問題に対処するために、Pandas データフレームでインデックスをリセットするための 2 つの異なるアプローチを検討します。

方法 1:reset_index() を使用する

DataFrame.reset_index() メソッドインデックスをリセットする簡単な方法を提供します。このメソッドを使用すると、古いインデックスをデータフレーム内の列として保持するか、完全に削除するかを指定できます。古いインデックスを削除するには、次の構文を使用します。

df = df.reset_index(drop=True)

方法 2: reindex() を使用する

DataFrame.reindex() メソッドも使用できます。インデックスをリセットします。ただし、reset_index() とは異なり、古いインデックスは自動的に削除されません。したがって、後で手動で削除する必要があります。

<code class="python">df = df.reindex()
del df['index']</code>

注: reindex() メソッドは、古いインデックスを明示的に削除する必要があるため、インデックスのリセットにはあまり使用されません。

結論

Pandas データフレームのインデックスをリセットする場合は、DataFrame.reset_index() が推奨される方法です。これは、古いインデックスをリセットし、必要に応じて削除するための簡潔かつ効率的な方法を提供します。古いインデックスを自動的に破棄し、混乱を避けるために、drop=True パラメータを使用することを忘れないでください。

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