Python 是一种非常流行的编程语言，用于数据分析和机器学习中。在数据分析任务中，数据框是常见的数据结构。数据框是一种表格形式的数据类型，类似于 MS Excel 中的工作表。数据框通常包含多个变量和观测值，每个变量对应一列，每个观测值对应一行。
数据框中的每行通常都有一个唯一标识符，可以用来进行排序和过滤。在 Python 中，数据框的序号可以使用 pandas 库中的
reset_index()函数来设置。这个函数可以将数据框中的序号重置为默认值（从 0 开始），并将原先的序号作为一列数据添加到新的数据框中。
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'姓名':['张三', '李四', '王五', '赵六'],
'性别':['男', '女', '女', '男'],
'年龄':[22, 28, 35, 42],
'成绩':[85, 78, 92, 77]})
# 使用 reset_index() 函数
df_with_index = df.reset_index()
print(df_with_index)运行以上代码，输出结果如下：
index 姓名 性别 年龄 成绩 0 0 张三 男 22 85 1 1 李四 女 28 78 2 2 王五 女 35 92 3 3 赵六 男 42 77
从输出结果可以看到，使用
reset_index()函数后，数据框中的序号被重新设置了，原先的序号也被保留到了新的数据框中。
除了
reset_index()函数外，pandas 库中还有很多其他处理数据框序号的函数，例如
set_index()函数可以设置数据框中的某一列作为序号，
sort_index()函数可以按照序号排序数据框等。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的函数来操作数据框的序号。