如何将Pandas DataFrame子集的索引重置为默认索引？

当然可以实现！你只需要在筛选后的DataFrame结果上调用reset_index()方法，就能把原本作为索引的month列恢复为普通数据列，同时生成默认的整数索引。

修改后的打印语句 #

print(df[(df['sale'] > 40)].reset_index())

完整运行代码 #

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10], 'year': [2012, 2014, 2013, 2014], 'sale':[55, 40, 84, 31]})
df.set_index('month', inplace=True)
print(df[(df['sale'] > 40)].reset_index())

执行输出结果 #

month  sale  year
0      1    55  2012
1      7    84  2013

补充说明

如果你希望保留原DataFrame的行索引（也就是你示例中的0和2），仅修改print语句无法实现——因为执行df.set_index('month', inplace=True)时已经覆盖了原有的行索引。这种情况下需要调整索引设置的代码，比如设置索引时保留原索引：df.set_index('month', drop=False, inplace=True)，不过这就超出了仅修改print语句的范围啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jscriptor