Réinitialiser un MultiIndex avec reset_index()

Fonctions :

• df.reset_index()

  La méthode reset_index() permet de réinitialiser l'index d'un DataFrame, en particulier lorsqu'il utilise un MultiIndex. Lorsque vous utilisez reset_index(), l'index actuel, qu'il soit simple ou multi-niveaux, est transformé en colonnes normales, et un nouvel index par défaut (numéroté de 0 à n-1) est attribué aux lignes du DataFrame. Si le DataFrame a un MultiIndex, cette méthode convertira les différents niveaux du MultiIndex en colonnes individuelles, et le DataFrame retrouvera un index simple.

  Importation :

  import pandas as pd

  Attributs :

  Paramètre	Type	Description	Valeur par défaut
  level	int, str, ou list	Permet de spécifier un ou plusieurs niveaux du MultiIndex à réinitialiser (par défaut, tous les niveaux seront réinitialisés).	None
  drop	bool, optionnel	Si True, les niveaux d'index réinitialisés seront supprimés et ne seront pas ajoutés comme colonnes dans le DataFrame. Par défaut, il est False.	False
  inplace	bool, optionnel	Si True, la modification est effectuée directement sur le DataFrame sans en créer un nouveau. Par défaut, il est False.	False

  Exemple de code :

  import pandas as pd
  
  # Création d'un DataFrame avec un MultiIndex
  index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)], names=['lettre', 'num'])
  df = pd.DataFrame({
      'valeur': [10, 20, 30, 40]
  }, index=index)
  
  # Réinitialisation de l'index
  df_reset = df.reset_index()
  
  # Afficher le DataFrame après réinitialisation de l'index
  print(df_reset)

  Explication du code :

  
  
   	
  
  Réinitialisation de l'index :
  La méthode reset_index() permet de réinitialiser l'index d'un DataFrame et de récupérer les valeurs des niveaux de l'index sous forme de colonnes. Cela est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec un MultiIndex et souhaitez le transformer en colonnes.
  
   	
  
  drop=False (par défaut) :
  Lorsque drop=False, les niveaux d'index sont ajoutés comme nouvelles colonnes dans le DataFrame. Cela vous permet de conserver les informations relatives à l'index tout en réinitialisant l'index.
  
   	
  
  inplace=True :
  Lorsque inplace=True, la méthode modifie le DataFrame original sans créer de nouveau DataFrame. Cela permet de modifier le DataFrame en place pour économiser de la mémoire.
  
  
   
  🔹 Remarques pratiques
  
   	
  
  Réinitialisation d'un MultiIndex :
  Lorsque vous travaillez avec un MultiIndex, l'utilisation de reset_index() peut être nécessaire pour "aplatir" la structure des données et faciliter certaines opérations, telles que l'exportation des données ou leur analyse avec des méthodes qui ne supportent pas les MultiIndex.
  
   	
  
  Suppression de l'index (option drop=True) :
  Si vous n'avez pas besoin de conserver les niveaux de l'index après leur réinitialisation, vous pouvez utiliser drop=True pour les supprimer au lieu de les convertir en colonnes.
  
   	
  inplace=True :
  Si vous n'avez pas besoin de conserver le DataFrame d'origine, vous pouvez utiliser inplace=True pour modifier directement l'objet DataFrame.