pandas reset_index() 重置索引

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

>>> df = pd.DataFrame([('bird', 389.0),
...                    ('bird', 24.0),
...                    ('mammal', 80.5),
...                    ('mammal', np.nan)],
...                   index=['falcon', 'parrot', 'lion', 'onkey'],
...                   columns=('class', 'ax_speed'))
>>> df
         class  max_speed
falcon    bird      389.0
parrot    bird       24.0
lion    mammal       80.5
monkey  mammal        NaN

# 当我们重置索引时，旧索引将作为一列添加，并且使用新的连续索引：
>>> 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

# 我们可以使用 drop 参数避免将旧索引作为一列添加：
>>> df.reset_index(drop=True)
    class  max_speed
0    bird      389.0
1    bird       24.0
2  mammal       80.5
3  mammal        NaN

# 您也可以对 MultiIndex 使用 reset_index 。
>>> 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

# 使用 names 参数，为索引列选择一个名称：
>>> 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

# 如果索引有多个级别，我们可以重置其中的一个子集：
>>> 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

# 如果我们不删除索引，默认情况下，它将被放置在顶级。我们可以将其放置在其他级别：
>>> 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

# 当索引插入到其他级别下时，我们可以使用 col_fill 参数指定在哪个级别下：
>>> 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

# 如果我们为 col_fill 指定一个不存在的级别，它将被创建：
>>> 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