Python'reset_index（drop = True）'函數錯誤地刪除列

我有一個名爲的Pandas數據框data_match。它包含列'_worker_id'，'_unit_id'和'標題'。（請參見本數據幀的一些行的附截圖）Python'reset_index（drop = True）'函數錯誤地刪除列

假設索引列未按升序排列（我想該指數爲0，1，2，3，4。 ..n），我希望它按升序排列。於是我就下面的函數嘗試重置索引列：
data_match = data_match.reset_index（降= TRUE）

我能得到的功能使用Python 3.6返回正確的輸出在我的電腦。但是，當我的同事使用Python 3.6在他的計算機上運行該功能時，'_worker_id'列被刪除。

這是由於 '（降= TRUE）' 條款旁邊的 'reset_index'？但我不知道它爲什麼在我的電腦中運行，而不是在我的同事的電腦中。任何人都可以建議嗎？

來源

2017-06-18 Stanleyrr

reset_index（降= True）在你的計算機和同事的計算機上運行Python 3.6時肯定會起到同樣的作用。它不會放棄隨機列。 –

俗話說，「口譯員會在你的口譯員身上留下什麼」口譯員。如果不在Python交互式會話中輸入完整的命令歷史記錄，就不可能解釋差異。

然而，就可以大膽猜測：

df.reset_index(drop=True) 下降數據框的當前索引並與增加整數索引來替換它。它從不丟棄列。

因此，在您的互動會話中，_worker_id是一列。在您的同事互動式會話中，_worker_id必須是索引級別。

視覺差異可能有點微妙。例如，下面，df具有 _worker_id柱而df2具有_worker_id指數級：

In [190]: df = pd.DataFrame({'foo':[1,2,3], '_worker_id':list('ABC')}); df 
Out[190]: 
    _worker_id foo 
0   A 1 
1   B 2 
2   C 3 

In [191]: df2 = df.set_index('_worker_id', append=True); df2 
Out[191]: 
       foo 
    _worker_id  
0 A    1 
1 B    2 
2 C    3

注意，名稱_worker_id下方出現foo一條線時，它是一個索引電平，並且在同一行作爲foo當它是一列時。在查看DataFrame的str或repr時，您只能獲得這樣的視覺線索。

如此重複：當_worker_index是一列，列不受 df.reset_index(drop=True)：

In [194]: df.reset_index(drop=True) 
Out[194]: 
    _worker_id foo 
0   A 1 
1   B 2 
2   C 3

但_worker_index被丟棄時，它是指數的一部分：

In [195]: df2.reset_index(drop=True) 
Out[195]: 
    foo 
0 1 
1 2 
2 3

來源

2017-06-18 23:49:05 unutbu

謝謝，@unutbu！真的很感謝你的回答。我已將您的反饋轉發給我的同事，他說這正是發生了什麼事，在執行'reset_index（drop = True）'函數之前，'_worker_id'列成爲索引列而不是數據幀列。所以他必須在腳本的前面做一些事情，使'_worker_id'成爲索引列。有沒有一種方法可以強制Python不將數據框列更改爲索引列？ – Stanleyrr

有多個列值可能成爲索引的一部分。 'set_index'，'pivot'，'pivot_table'，'groupby' DataFrame方法都可以產生這種效果。如果您使用這些方法，則無法阻止列值移動到索引 - 畢竟，這是預期的效果！但是，在事實之後，您可以通過調用'df.reset_index（drop = False）'將索引級別移回列。 – unutbu

Python'reset_index（drop = True）'函數錯誤地刪除列

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