如何使用Python重置Excel及df行索引为从0开始的连续编号

核心方法 #

使用pandas内置的reset_index()方法，搭配drop=True参数即可直接丢弃原有不连续的错乱索引，生成从0开始依次递增的规整行索引。

操作示例 #

1. 复现问题场景

import pandas as pd

# 构造索引错乱的示例DataFrame，和给出的样例数据完全一致
df = pd.DataFrame(
    [["Mc-system", "commercial"], ["Mf-System", "educational"], ["Mk-system", "fundemntal"]],
    index=[2, 3, 20],
    columns=["system_name", "category"]
)

此时打印df可看到行索引为2、3、20，处于错乱不连续状态。
2. 执行索引重置

df = df.reset_index(drop=True)

执行效果 #

操作完成后打印df，即可得到预期的规整格式：

system_name     category
0   Mc-system   commercial
1   Mf-System  educational
2   Mk-system    fundemntal

注意事项：

• 必须传入drop=True参数：如果省略该参数，原有的错乱索引会被作为一列普通字段保留在DataFrame中，无法达到直接替换索引的效果
• 该操作会按照数据当前的行顺序重置索引，不会改动原有数据的排列逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mazen Mostafa