Этот новый API для resample включает некоторые внутренние изменения для API до версии 0.18.0, чтобы работать с предупреждением об устаревании в большинстве случаев, так как операция resample возвращает отложенный объект. Мы можем перехватывать операции и просто делать то, что делал API (до версии 0.18.0) (с предупреждением). Вот типичный пример использования:#

Series.reset_index(level=None, *, drop=False, name=, inplace=False, allow_duplicates=False)[источник]#

Создать новый DataFrame или Series со сброшенным индексом.

Это полезно, когда индекс нужно обрабатывать как столбец, или когда индекс бессмыслен и его нужно сбросить до значения по умолчанию перед другой операцией.

Параметры:

уровеньint, str, tuple или list, по умолчанию optional: Для Series с MultiIndex удаляются только указанные уровни индекса. По умолчанию удаляются все уровни.
dropbool, по умолчанию False: Просто сбросьте индекс, не вставляя его как столбец в новый DataFrame.
имяобъект, опционально: Имя для столбца, содержащего исходные значения Series. Использует self.name по умолчанию. Этот аргумент игнорируется когда drop равно True.
inplacebool, по умолчанию False: Изменяет Series на месте (не создает новый объект).
allow_duplicatesbool, по умолчанию False: Разрешить создание дублирующихся меток столбцов.

Добавлено в версии 1.5.0.

Возвращает:

Series или DataFrame или None: Когда drop равно False (по умолчанию), возвращается DataFrame. Вновь созданные столбцы будут первыми в DataFrame, за которыми следуют исходные значения Series. Когда drop равно True, Series возвращается. В любом случае, если inplace=True, значение не возвращается.

Смотрите также

DataFrame.reset_index: Аналогичная функция для DataFrame.

Примеры

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4], name='foo',
...               index=pd.Index(['a', 'b', 'c', 'd'], name='idx'))

Создать DataFrame с индексом по умолчанию.

>>> s.reset_index()
  idx  foo
0   a    1
1   b    2
2   c    3
3   d    4

Чтобы указать имя нового столбца, используйте имя.

>>> s.reset_index(name='values')
  idx  values
0   a       1
1   b       2
2   c       3
3   d       4

Чтобы создать новый Series с набором по умолчанию drop в True.

>>> s.reset_index(drop=True)
0    1
1    2
2    3
3    4
Name: foo, dtype: int64

The уровень параметр интересен для Series с многоуровневым индексом.

>>> arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz']),
...           np.array(['one', 'two', 'one', 'two'])]
>>> s2 = pd.Series(
...     range(4), name='foo',
...     index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays,
...                                     names=['a', 'b']))

Чтобы удалить конкретный уровень из индекса, используйте уровень.

>>> s2.reset_index(level='a')
       a  foo
b
one  bar    0
two  bar    1
one  baz    2
two  baz    3

Если уровень не установлен, все уровни удаляются из Index.

>>> s2.reset_index()
     a    b  foo
0  bar  one    0
1  bar  two    1
2  baz  one    2
3  baz  two    3