Como redefinir o índice em um dataframe do Pandas para garantir a ordem sequencial

Ao lidar com dataframes no Pandas, é comum encontrar situações em que os valores do índice tornam-se inconsistentes devido a remoções de linhas ou outras operações. Para resolver isso, você pode redefinir o índice para uma ordem sequencial, como [0,1,2,3,4].

Usando reset_index() para redefinição do índice

O método preferido para redefinir o índice é usar a função reset_index(). Esta função cria um novo dataframe com o índice de redefinição como uma nova coluna. Por padrão, o índice original é salvo como uma coluna chamada 'index'.

Exemplo:

df = df.reset_index()

Removendo a coluna do índice original

Se não quiser que o índice original seja salvo como uma coluna, você pode descartá-lo após redefinir o índice usando o parâmetro drop.

Exemplo:

df = df.reset_index(drop=True)

Isso resultará em um dataframe com um índice ordenado sequencialmente.

Nota:

A função reindex() não tem o mesmo efeito que reset_index(). Reindex() é usado principalmente para alinhar vários dataframes com base em índices específicos ou reorganizar a ordem de linhas e colunas.