【Python】Pandasでindex、columnの番号をリセットする方法

この記事ではDataFrameにおいてindexとcolumnの番号リセットをする方法を紹介します。

indexやcolumnの一部変更、全て変更、列内容をindexにする方法は以下の記事で紹介しています。

【Python】PandasのDataFrameで行名、列名を変更する方法を紹介(一部変更、全変更、列内容を行名にする方法)

この記事では行名や列名の変更方法を紹介しています。 なお紹介しているのは一部変更、全変更、列内容を行名に変更する方法です。 「行番号、列番号を012…とリセットさせたい」という人はこの記事では無く以下の記事で紹介しています。 ...

naoblog.net

2019.09.15

この記事の目標
・index番号リセット
・column番号リセット

DataFrameとSeries型の違いがわからない人はまず以下の記事で理解しましょう!!
「DataFrameとSeriesの違いを紹介」
その他Pythonの記事は以下にまとめています!!
「Python記事まとめ」

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index番号をリセットする

この項目ではindex番号をリセットする方法を紹介します。

以下のような行番号がでたらめなDataFrameがあったとしましょう。
DataFrameでindexを指定しないとデフォルトで0,1,2…とindexが振られますよね。
今回は無理やりでたらめにしてますが、一部の行を削除したり補完したりするとindex番号が欠けたりバラバラになったりします。

import pandas as pd
df=pd.DataFrame([["A",2,3],["B",5,6],["C",8,9]],index=[2,1,3])

#print表示
#  0 1 2
#2 A 2 3
#1 B 5 6
#3 C 8 9

このようにindexがバラバラになって、デフォルトの0,1,2…のindexにしたい！という時に使うのがreset_indexメソッドです。

reset_index(drop=False, lebel=None, inplace=False, col_level=0, col_fill="")

色々オプションがありますが、よく使うのでdropは最低限押さえておきましょう！
ちなみにオプションの中にあるlevel、col_level、col_fillはMultiIndex操作のためのオプションで、今回の趣旨とは違うため紹介しません。

引数無し

まずはシンプルに引数なしでreset_indexを行ってみましょう。

#indexをリセットする
df1=df.reset_index()

#print表示
# index 0 1 2
#0    2 A 2 3
#1    1 B 5 6
#2    3 C 8 9

特に何も設定しないと元々存在しているindexが列にそのまま追加されます。
indexは0,1,2となっており、きちんとリセットされていることが確認できます。

dropオプションを使用

次にdropオプションを使用してみましょう。
これはよく使うので要チェック！！！
dropはindexリセットするときに元々のindexを列に追加するか否かを設定できる引数です。
(Falseで残す、Trueで消す、デフォルトはFalse)

ではTrueにして元のindexを列に追加しないようにしましょう！

#dropを有効にしてindexリセット
df1=df.reset_index(drop=True)

#print表示
#  0 1 2
#0 A 2 3
#1 B 5 6
#2 C 8 9

dropをTrueにすることで元々のindexが列に追加されていないことが確認できます。
おそらく使用する上で元のindexを追加したくない時が多いと思いますので、dropオプションは最低限押さえておきましょう。

inplaceオプションを使用

inplaceオプションは元のDataFrameを上書きするかどうかを設定できるオプションです。
(Trueで上書き、Falseで上書きしない、デフォルトはFalse)
元のindexを残したくないのでdropもTrueにしています。

#dfを上書きする(戻り値無し)
df.reset_index(inplace=True,drop=True)
#print表示
#  0 1 2
#0 A 2 3
#1 B 5 6
#2 C 8 9

戻り値を代入せずともindex番号がリセットされました。
挙動としては以下と同じです。

#これと同じ 
df=df.reset_index(drop=True)

set_indexメソッドの時にも話しましたが、上書き設定の時は戻り値がありません(Noneになる)。

#戻り値を受け取る
value=df.reset_index(inplace=True,drop=True)
#valueをprint表示
#None

column番号をリセットする

この項目では列番号をリセットする方法を紹介します。

列番号は何も指定しないとindexと同じく0,1,2…と番号が振られます。
こちらも色々columnをいじると番号がバラバラになります。
その列番号を0,1,2…と振り直す方法を紹介します！
そのためにまずはバラバラの列番号を持つDataFrameを作成

#DataFrame作成
df=pd.DataFrame([["A",2,3],["B",1,6],["C",3,9]],columns=[2,1,3])
#print表示
#  2 1 3
#0 A 2 3
#1 B 1 6
#2 C 3 9

バラバラの列番号をリセットするメソッドは残念ながらありません。

ということでshapeメソッドとrangeを使用して振り直したいと思います。
shapeメソッドはDataFrameの行と列の数を返してくるものです。
それで得た列の数だけrangeで振り直してそれをcolumnsに代入するだけです。

#行と列の数を取り出す
sh=df.shape

#shのprint表示
#(3,3)
#shapeの列の数だけrangeで振り直してcolumnsに代入
df.columns=range(sh[1])

#dfをprint表示
#  0 1 2
#0 A 2 3
#1 B 1 6
#2 C 3 9

列番号が0,1,2と振り直されていることが確認できました。

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