关于pd.dataframe.reset_index()中的drop=True的问题

Question

在Pandas数据帧中，可以使用reset_index()方法重置索引。一个可选参数是drop=True，根据文档：

drop : bool, default False
    Do not try to insert index into dataframe columns. 
    This resets the index to the default integer index.

我的问题是，第一句话是什么意思？如果我保留if False，它会尝试在df中将整数索引转换为新列吗？

另外，我的行顺序是否会被保留，或者我是否也应该排序以确保正确的排序？

Answer 1

正如您在下面看到的，df.reset_index()会将索引作为列移动到数据帧中。如果索引只是一个通用的数字索引，您可能并不关心它，可以直接丢弃它。下面是一个简单的数据帧，但我删除了第一行，只是为了在索引中有不同的值。

df = pd.DataFrame([['a', 10], ['b', 20], ['c', 30], ['d', 40]], columns=['letter','number'])
df = df[df.number > 10]
print(df)
#   letter  number
# 1      b      20
# 2      c      30
# 3      d      40

默认行为现在显示一个名为index的列，该列是以前的索引。您可以看到df['index']与上面的索引匹配，但是索引已经从0开始重新编号。

print(df.reset_index())
#    index letter  number
# 0      1      b      20
# 1      2      c      30
# 2      3      d      40

drop=True并没有假装索引很重要，只是给了你一个新的索引。

print(df.reset_index(drop=True))
#   letter  number
# 0      b      20
# 1      c      30
# 2      d      40

关于行顺序，我怀疑它会被维护，但通常不应该依赖于存储事物的顺序。如果您正在执行聚合函数，则可能需要确保为聚合而对数据进行正确排序。