DataFrame中reset_index()无效果？使用inplace=True新增列如何处理？

问题1：reset_index() 没生效的原因 #

pandas 里的 reset_index() 默认返回一个重置索引后的新DataFrame，不会直接修改原数据框。你只调用了方法但没把返回结果赋值给 df，所以原 df 的索引完全没变。

正确写法是把返回值重新赋值给原变量：

data = [0,10,20,30,40,50]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Numbers'])
df.drop(df.index[2:4], inplace=True)
df = df.reset_index()  # 将重置后的新DataFrame赋值给df
df

问题2：使用inplace=True后出现多余列的解决办法 #

用 inplace=True 时，reset_index() 默认会把原来的旧索引作为新列（列名为index）保留下来。如果不需要这个列，加上 drop=True 参数就能直接丢弃旧索引，只重置新的连续索引：

data = [0,10,20,30,40,50]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Numbers'])
df.drop(df.index[2:4], inplace=True)
df.reset_index(inplace=True, drop=True)  # 添加drop=True参数
df

执行后得到的结果就是你想要的：

Numbers
0        0
1       10
2       40
3       50

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mahmood