python - 关于 pd.dataframe.reset_index() 中 drop=True 的问题

Question

在 Pandas 数据框中，可以使用 reset_index() 方法重置索引。一个可选参数是 drop=True ，根据文档:

drop : bool, default False
    Do not try to insert index into dataframe columns. 
    This resets the index to the default integer index.

我的问题是，第一句话是什么意思？如果我离开 if False，它会尝试将整数索引转换为我的 df 中的新列吗？

此外，我的行顺序会被保留还是我还应该进行排序以确保正确的顺序？

Answer 1

如下所示，df.reset_index() 会将索引作为列移动到数据帧中。如果索引只是一个通用的数字索引，您可能不关心它并且可以丢弃它。下面是一个简单的数据框，但我删除了第一行只是为了在索引中具有不同的值。

df = pd.DataFrame([['a', 10], ['b', 20], ['c', 30], ['d', 40]], columns=['letter','number'])
df = df[df.number > 10]
print(df)
#   letter  number
# 1      b      20
# 2      c      30
# 3      d      40

默认行为现在显示名为 index 的列，它是以前的索引。您可以看到 df['index'] 与上面的索引匹配，但索引已从 0 开始重新编号。

print(df.reset_index())
#    index letter  number
# 0      1      b      20
# 1      2      c      30
# 2      3      d      40

drop=True 不会假装索引很重要，只是为您提供一个新索引。

print(df.reset_index(drop=True))
#   letter  number
# 0      b      20
# 1      c      30
# 2      d      40

关于行顺序，我怀疑它会被保留，但通常不应该依赖存储内容的顺序。如果您正在执行聚合函数，您可能需要确保为聚合正确排序了数据。