df.set_index() 使用现有列设置单（复合）索引，df.reset_index()还原索引

set_index

DataFrame可以通过set_index方法，可以使用现有列设置单索引和复合索引

DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 

参数：

1. keys：label or array-like or list of labels/arrays，这个是需要设置为索引的列名，可以是单个列名，或者是多个列名
2. drop：bool, default True，删除要用作新索引的列
3. append：bool, default False，添加新索引
4. inplace：bool, default False，是否要覆盖数据集
5. verify_integrity：bool, default False，检查新索引是否重复。否则，将检查推迟到必要时进行。设置为False将改善此方法的性能

注意：drop为False，inplace为True时，索引将会还原为列

官网例子

df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
                   'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
                   'sale': [55, 40, 84, 31]})


#设置单个列作为索引
df.set_index('month')
'''
       year  sale
month
1      2012    55
4      2014    40
7      2013    84
10     2014    31
'''
#设置复合索引
df.set_index(['year', 'month'])
'''
            sale
year  month
2012  1     55
2014  4     40
2013  7     84
2014  10    31
'''
#自定义索引和某列作为复合索引
df.set_index([pd.Index([1, 2, 3, 4]), 'year'])
'''
         month  sale
   year
1  2012  1      55
2  2014  4      40
3  2013  7      84
4  2014  10     31
'''
#自定义索引
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
df.set_index([s, s**2])
'''
      month  year  sale
1 1       1  2012    55
2 4       4  2014    40
3 9       7  2013    84
4 16     10  2014    31
'''

reset_index

多用于删除某行后重新设置0开始的索引

reset_index，重置DataFrame的索引，并使用默认索引。如果DataFrame具有MultiIndex，则此方法可以删除一个或多个级别

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=”) 

参数：

1. level：int, str, tuple, or list, default None，仅从索引中删除给定的级别。默认情况下删除所有级别。
2. drop：bool, default False，drop为False则索引列会被还原为普通列，否则会丢失
3. inplace：bool, default False
4. col_level：int or str, default 0，如果列有多个级别，请确定将标签插入到哪个级别。默认情况下，它被插入第一级
5. col_fill：object, default ‘’，如果列有多个级别，请确定如何命名其他级别。如果为None，则重复索引名称

官网例子

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

         class  max_speed
falcon    bird      389.0
parrot    bird       24.0
lion    mammal       80.5
monkey  mammal        NaN

重置索引时，会将旧索引添加为列，并使用新的顺序索引：

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参数来避免将旧索引添加为列：

df.reset_index(drop=True)

    class  max_speed
0    bird      389.0
1    bird       24.0
2  mammal       80.5
3  mammal        NaN

也可以将reset_index与MultiIndex 一起使用。

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

如果索引具有多个级别，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，则默认情况下，它位于顶层。我们可以将其放在另一个级别：

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

当索引插入到另一个级别下时，我们可以使用参数col_fill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，则会创建它：

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