行索引从 1 而不是从零开始，无需在 pandas 中创建附加列[重复]

我知道我可以像这样重置索引

df.reset_index(inplace=True)

但这将从以下位置开始索引0。我想从1。如何在不创建任何额外列并保留 index/reset_index 功能和选项的情况下做到这一点？我愿意not想要创建一个新的数据框，所以inplace=True仍应适用。

只需直接分配一个新的索引数组即可：

df.index = np.arange(1, len(df) + 1)

Example:

In [151]:

df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(5)})
df
Out[151]:
          a
0  0.443638
1  0.037882
2 -0.210275
3 -0.344092
4  0.997045
In [152]:

df.index = np.arange(1,len(df)+1)
df
Out[152]:
          a
1  0.443638
2  0.037882
3 -0.210275
4 -0.344092
5  0.997045

Or just:

df.index = df.index + 1

如果索引已经从 0 开始

TIMINGS

由于某种原因我无法计时reset_index但以下是 100,000 行 df 的时序：

In [160]:

%timeit df.index = df.index + 1
The slowest run took 6.45 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
10000 loops, best of 3: 107 µs per loop


In [161]:

%timeit df.index = np.arange(1, len(df) + 1)
10000 loops, best of 3: 154 µs per loop

所以没有时间reset_index我不能明确地说，但是如果索引已经存在，那么看起来只向每个索引值添加 1 会更快0 based