无法在Series上就地使用reset_index创建DataFrame。

Question

当我尝试重置数据框的索引时，它无法正常工作。

new = pd.DataFrame(columns=['a','b','Amount1'])
new['Amount1'] = [0,1,6,7,8,9]
new['a'] = ['sarim',1,2,3,4,'sarim']


df_tf = new[new['a']=='sarim']['Amount1']
df_tf.reset_index(inplace=True)

ret_df['Amount1'] = df_tf

- SARIM

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不要使用inplace，而是重新赋值：df_tf = df_tf.reset_index()。 - Psidom

也许加上drop参数？如果你将其分配回列并希望将其保留为Series，则可以使用df_tf.reset_index(inplace=True, drop=True)。不过，如果你想要更好的效果，最好使用loc，例如df_tf = new.loc[new['a'] == 'sarim', 'Amount1'].reset_index(drop=True)。 - Henry Ecker

Answer 1

你可以尝试，

df_tf.reset_index(drop = True, inplace=True)
ret_df['Amount1'] = df_tf

或

ret_df['Amount1'] = list(df_tf)

- Peacepieceonepiece

Answer 2

你可以在df上重置索引，然后将其转换为系列数据。

new.loc[new["a"] == 'sarim'].reset_index(drop=True)["Amount1"]

- haneulkim