pandas Dataframe 按顺序重新索引

ngynwnxp 于 2022-11-27 发布在其他

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我有一个这样的 Dataframe

datasource   datavalue
0  aaaa.pdf     5
0  bbbbb.pdf    5
0  cccc.pdf     9

我不知道这是否是原因，但这似乎是混乱的破折号显示，所以我想重新索引它，如

datasource   datavalue
0  aaaa.pdf     5
1  bbbbb.pdf    5
2  cccc.pdf     9

我以前

data_all.reset_index()

但它不起作用，指数仍为0
应该怎样做呢？
编辑1：感谢两位参与者让我注意到了我的错误。我应该把

data_all=data_all.reset_index()

不幸的是，它并没有像预期的那样进行。
之前：

datasource   datavalue
0  aaaa.pdf     5
0  bbbbb.pdf    5
0  cccc.pdf     9

然后

data_all.keys()
Index(['datasource','datavalue'],dtype='object')

因此，数据_所有. reset_index（）
之后

index   datasource   datavalue
0   0  aaaa.pdf     5
1   0  bbbbb.pdf    5
2   0  cccc.pdf     9

数据类型='对象'）
正如您所看到的，添加了一列"index"。我想我可以删除该列，但我希望在一个步骤中重新索引df，而不添加任何内容
编辑2：原来drop=True是必要的!谢谢大家!

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74587386/dataframe-reindexing-in-order

2条答案

按热度按时间

svmlkihl1#

我想这就是你要找的。

df.reset_index(drop=True, inplace=True)
#drop: Do not try to insert index into dataframe columns. This resets the index to the default integer index.
# inplace: Whether to modify the DataFrame rather than creating a new one.

赞(0）回复(0）举报 2022-11-27

ru9i0ody2#

试试看：

data_all = data_all.reset_index(drop=True)

赞(0）回复(0）举报 2022-11-27

我来回答

pandas Dataframe 按顺序重新索引

2条答案

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