DataFrame 重新設置索引: reindex 和 reset_index 的區別

將兩個 DataFrame 拼接后，想要對拼接后的 DataFrame 重新設置索引要用 reset_index 方法，要想讓之前的索引消失，傳入參數：drop=True。具體事例：

1 data2017 = pd.read_csv('data\dataset\data20171207.csv', nrows=50, names=['std_mac', 'date', 'ap_mac', 'rss', 'timestamp'])
2 data2018 = pd.read_csv('data\dataset\data20180309.csv', nrows=50, names=['std_mac', 'date', 'ap_mac', 'rss', 'timestamp'])
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4 test_201718 = pd.concat([data2017, data2018], axis=0)

test_201718 顯示的結果中，index 是重復的，0-49,0-49。

要相對整合后的 test_201718 重新設置索引為 0-99，要用下面的語句：

test_201718 = test_201718.reset_index(drop=True)

# test_201718.reset_index(drop=True, inplace=True)

reindex 方法是在原縮印的基礎上，插入新的索引，不能對所有的原索引進行替換。