如何重置Pandas Series的索引并避免列名被替换？

当对Series执行value_counts()后调用reset_index()，默认会把原类别列命名为index，计数列沿用原Series的列名，导致列名不符合预期。可以通过以下方法直接得到目标格式的结果：

方法一：使用reset_index()的name参数（推荐） #

直接在reset_index()中通过name参数指定计数列的名称，原类别列会自动保留原Series的列名：

df = df[df['type']=='food']['fruit'].value_counts().reset_index(name='number')

执行后直接得到预期结果：

fruit  number
0 apple  120
1 grape  110
2 orange 30

方法二：先转为DataFrame再重置索引 #

如果需要更灵活的列名控制，也可以先将value_counts()的结果转为DataFrame并指定计数列名，再重置索引并重命名类别列：

counts_series = df[df['type']=='food']['fruit'].value_counts()
df = pd.DataFrame(counts_series, columns=['number']).reset_index().rename(columns={'index':'fruit'})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JasmineC