解决pandas的concat函数导致索引失效的方法

concat

最近在写数据的时候看到用一个concat函数进行整合，但是下面这段代码之后就碰上个很奇怪的地方

for i, bag in enumerate(bags):

  coure_result = func()
  core_df = pd.DataFrame([core_result])

  dfs.append(core_df)
df = pd.concat(dfs)

这段代码首先就是用dfs记录了每一组数据，最后使用concat函数进行连接。在这之后我希望在特定位置插入一列数据

df_summary = pd.DataFrame(summary, columns = ["summary"])
df.insert(1,"summary",df_summary["summary"])

一共有三种类型的文本，10条数据，在df格式下前面也有索引。而我之前拼接好的内容如下图：

按理来说运行insert之后，每一行都会对应一个summary里面的字段，但是最终的运行效果summary里面的内容完全变成同样的话

这让我很是奇怪。研究了半天，发现df原来的内容默认索引全都是0，原因是因为在创建和合并DataFrame的时候，concat连接每一个dfs里面的独立的dataframe时，每个DataFrame都有自己独立的索引，从0开始。在运行concat函数时会保留原始的索引，即使在最终的DataFrame里面重复了。因此，再重新插入新的有index的df时，会根据索引位置插入数据，而并不是像Excel那样直接插入。

所以需要先改掉原先的索引才能插入

df = pd.concat(dfs).reset_index(drop = True)

意味着重置索引后丢弃掉原来的索引，如果不把drop改成True，那么原来的索引将会变成新的列。

这样的话，df的内容和我要插入内容的索引就可以对应上了，在进行插入的时候就可以了