如何重置多层索引DataFrame所有索引 解决reset_index失效问题

你之前的代码无法生效的原因很简单：reset_index() 只处理行索引，根本不会改动列的多级索引：

• 不加参数的reset_index()会把原行索引转成普通列存下来，列的多级索引完全保留；
• 加了drop=True的版本只会把行索引换成整数，列上的多层索引还是原样，自然达不到你要的效果。

最简实现 #

直接提取纯数值重建DataFrame，一步得到行列都是默认整数索引的结果：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(df.to_numpy())

分步实现 #

如果想逻辑更清晰，分别处理行和列的索引也可以：

# 重置行索引：丢弃原行索引，替换为0开头的整数索引
df = df.reset_index(drop=True)
# 重置列索引：覆盖原多级列索引，替换为0开头的整数索引
df.columns = range(df.columns.size)

两种方法得到的结果完全一致，所有原行列的索引层级、索引名称都会被清除，只保留纯数值内容，和你给出的预期输出完全匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stacey