如何在Python Pandas DataFrame中将索引拆分成新的索引和新的列？

在Python Pandas DataFrame中将索引拆分成新的索引和新的列可以通过使用reset_index()方法来实现。reset_index()方法将当前的索引重置为默认的整数索引，并将原来的索引作为新的列添加到DataFrame中。

以下是实现的步骤：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个DataFrame对象：df = pd.DataFrame(data)
3. 使用reset_index()方法将索引拆分成新的索引和新的列：new_df = df.reset_index()

这样，new_df将包含原来的索引作为新的列，并且具有默认的整数索引。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将索引拆分成新的索引和新的列
new_df = df.reset_index()

print(new_df)

输出结果为：

   index  A  B
0      0  1  4
1      1  2  5
2      2  3  6

在这个例子中，new_df包含了原来的索引作为新的列，并且具有默认的整数索引。

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