reset_index() 是 Pandas 中 DataFrame 或 Series 的一个方法，用于 重置索引，也就是把当前的索引还原为默认的整数索引（0, 1, 2,...）。

---

基本作用：

• 将原索引（如多级索引、非数字索引等）变成普通列。
• 新的索引将变为默认整数索引。

---

示例解释：

示例 1：基础用法

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=['x', 'y'])
print(df)

输出：

   A  B
x  1  3
y  2  4

df_reset = df.reset_index()
print(df_reset)

输出：

  index  A  B
0     x  1  3
1     y  2  4

原来的索引 x, y 被移到了新的一列 index，行索引变为默认的 0 和 1。

---

示例 2：drop=True 只重置，不保留原索引列

df_reset = df.reset_index(drop=True)

输出：

   A  B
0  1  3
1  2  4

原来的索引被 完全丢弃，只保留数据部分。

---

示例 3：对 groupby 结果使用 reset_index

df = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'value': [10, 20, 30, 40]
})

grouped = df.groupby('group').sum()
print(grouped)

输出：

       value
group       
A         30
B         70

grouped.reset_index()

输出：

  group  value
0     A     30
1     B     70

group 从索引变回了普通列。

---

常用参数

参数名	类型	说明
drop	bool，默认 False	是否丢弃原索引，不作为列保留。
level	int、str 或 list，默认 None	如果是多级索引，指定只重置哪一级索引。
inplace	bool，默认 False	是否原地修改 DataFrame，不返回新对象。
names	list，默认 None	设置新插入的列的名称。

---

总结

场景	用法
把索引变成列	df.reset_index()
重设索引但不保留原索引列	df.reset_index(drop=True)
对 groupby 或多级索引结果恢复成普通表	reset_index()

---