BAT面试题53：了解如何重置索引和多级索引吗？

二维数据通常称一个维度为行，另一个为列。且行有行索引，列有列索引。如下图，行索引为：[falcon,barrot,lion,monkey]，列索引为：[class,max_speed]

也就是说，真正的数据为剩余区域。

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现在，我们想重置上面说到的行、列索引。Pandas中实现行索引重置功能的API：reset_index: 函数原型如下：

参数如下：

level参数为：多级索引才会用到，一般常见的都为单级索引；drop控制行索引是否添加到数据中；inplace：是否改变发生在数据本身；col_level：多级列插入标签到哪一个；col_fill：其他级怎么被name。

上面的df，执行此API操作后，变为如下：默认行索引进入到数据列中。

有时，想丢弃行索引，也就是delete掉falcon,parrot,lion,monkey，参数drop=True后，即可，那么行索引还有吗，有且变为默认行索引[0,1,2,3].

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next, 认识下多级索引，直观看下：行索引变为：[class,name], 行索引取值为：[(bird,falcon),(bird,parrot),(mammal,lion),(mammal,monkey)]，列索引为：[speed,max], [species,type]

pandas框架下怎么实现？

多级索引下执行reset_index，如我们想象，两级行索引都融入到数据域中：

如果，只想class索引融入进去，借助level参数：

可以看到新增的 class列自动被并入col_level=0，即与speed,species对齐。如果我想与max,type对齐，借助col_level参数：

col_level为0的列重命名，借助col_fill参数：

以上，Pandas框架下索引重置，多级索引用法。以上例子参考官网，详细url如下：

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.reset_index.html#pandas.DataFrame.reset_index