串联后Pandas重新计算索引

Question

我有一个问题，我通过沿行轴连接（垂直堆叠）生成一个pandas数据帧。

每个组成数据帧都有一个自动生成的索引（升序数字）。

连接后，我的索引被搞砸了：它计数到n（其中n是相应数据帧的形状[0]），并在下一个数据帧重新开始。

我正在尝试“重新计算索引，给定当前订单”或“重新索引”（或者我认为）。事实证明，这并不是DataFrame.reindex似乎正在做的事情。

这是我尝试做的事情：

train_df = pd.concat(train_class_df_list)
train_df = train_df.reindex(index=[i for i in range(train_df.shape[0])])

失败了“无法从重复的轴重新索引”。我不想改变我的数据的顺序...只需删除旧索引并设置一个新索引，保留行的顺序。

Answer 1

如果您的索引是自动生成的，并且您不想保留它，则可以使用ignore_index选项。 `

train_df = pd.concat(train_class_df_list, ignore_index=True)

这将为您自动生成一个新索引，我的猜测是这正是您所追求的。

Answer 2

垂直连接后，如果你得到 [0，n）的索引，然后是 [0，m），你需要做的就是调用{{3 }}：

train_df.reset_index(drop=True)

（您可以使用inplace=True）来完成此操作。

import pandas as pd

>>> pd.concat([
    pd.DataFrame({'a': [1, 2]}), 
    pd.DataFrame({'a': [1, 2]})]).reset_index(drop=True)
    a
0   1
1   2
2   1
3   2

Answer 3

这应该有效：

train_df.reset_index(inplace=True, drop=True) 

将drop设置为True以避免数据框中的其他列。