Pojďme diskutovat o tom, jak resetovat index v Pandas DataFrame. Často začínáme s velkým datovým rámcem pandy a po manipulaci/filtrování datového rámce skončíme s mnohem menším datovým rámcem. Když se podíváme na menší datový rámec, může stále nést index řádku původního datového rámce. Pokud je původní index čísla , nyní máme indexy, které nejsou spojité.
zednický vzorec
Obnovit syntaxi indexu
Syntaxe:
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=)
- Parametry:
level>: Určuje úrovně víceúrovňového indexu, které se mají resetovat.drop>: Zahodí aktuální index, pokud je True; přidá jako nový sloupec, pokud je False.inplace>: Upraví DataFrame na místě, pokud je True; vrátí nový DataFrame, pokud je False.col_level>: Určuje, která úroveň víceúrovňových sloupců se má resetovat.col_fill>: Doplní chybějící hodnoty v úrovních sloupců.- Typ vrácení: Vrátí nový DataFrame if
inplace>je False; Žádné pokudinplace>je pravda
No, pandy mají reset_index()> funkce. Takže k resetování indexu na výchozí celočíselný index začínající na 0, můžeme jednoduše použítreset_index()>funkce. Pojďme se tedy podívat na různé způsoby, jak můžeme resetovat index DataFrame.
Co je Reset Index?
v Krajta programovací jazyk a knihovna pandasreset_index>metoda se používá k resetování indexu datového rámce. Když provádíte operace na DataFrame v pandách, index DataFrame se může změnit nebo přestat řadit. Thereset_index>metoda umožňuje resetovat index na výchozí index založený na celočíselných číslech a resetovat index v Pandas DataFrame volitelně odstranění aktuálního indexu.
Resetovat index v datovém rámci Pandas
Existují různé metody, s jejichž pomocí můžeme Resetovat Index v Pandas Dataframe, některé obecně používané metody vysvětlujeme na příkladech.
- Vytvořit vlastní index bez odstranění výchozího indexu
- Vytvořte si svůj vlastní index a odeberte výchozí index
- Obnovit vlastní index a vytvořit výchozí index jako index
- Vytvořte sloupec datového rámce jako index a odeberte výchozí index
- Vytvořte sloupec datového rámce jako index bez odebrání indexu
Vytváření Pandas DataFrame
Zde vytváříme ukázkový datový rámec Pandas:
Python3
# Import pandas package> import> pandas as pd> > # Define a dictionary containing employee data> data>=> {>'Name'>:[>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>,>'Geeku'>],> >'Age'>:[>27>,>24>,>22>,>32>,>15>],> >'Address'>:[>'Delhi'>,>'Kanpur'>,>'Allahabad'>,>'Kannauj'>,>'Noida'>],> >'Qualification'>:[>'Msc'>,>'MA'>,>'MCA'>,>'Phd'>,>'10th'>] }> # Convert the dictionary into DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> print>(df)> |
>
>
Výstup:
Name Age Address Qualification 0 Jai 27 Delhi Msc 1 Princi 24 Kanpur MA 2 Gaurav 22 Allahabad MCA 3 Anuj 32 Kannauj Phd 4 Geeku 15 Noida 10th>
Vytvořit Vlastní index bez odstranění výchozího indexu
V tomto příkladu níže kód používá knihovnu pandas k vytvoření DataFrame z dat zaměstnanců. Definuje a slovník, nastaví vlastní index, převede jej na DataFrame, resetuje index a vytiskne výsledek.
Python3
okno.otevřít
# Import pandas package> import> pandas as pd> > # Define a dictionary containing employee data> data>=> {>'Name'>:[>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>,>'Geeku'>],> >'Age'>:[>27>,>24>,>22>,>32>,>15>],> >'Address'>:[>'Delhi'>,>'Kanpur'>,>'Allahabad'>,>'Kannauj'>,>'Noida'>],> >'Qualification'>:[>'Msc'>,>'MA'>,>'MCA'>,>'Phd'>,>'10th'>] }> index>=> [>'a'>,>'b'>,>'c'>,>'d'>,>'e'>]> # Convert the dictionary into DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data, index)> # Make Own Index as index> # In this case default index is exist> df.reset_index(inplace>=> True>)> print>(df)> |
>
>
Výstup:
index Name Age Address Qualification 0 a Jai 27 Delhi Msc 1 b Princi 24 Kanpur MA 2 c Gaurav 22 Allahabad MCA 3 d Anuj 32 Kannauj Phd 4 e Geeku 15 Noida 10th>
Vytvořte si svůj vlastní index a odstraňte výchozí index
V tomto příkladu níže kód používá knihovnu pandas k vytvoření DataFrame z dat zaměstnanců uložených ve slovníku. Nastaví vlastní index („a“ až „e“) a poté vytiskne výsledný DataFrame, kde vlastní index nahradí výchozí číselný index.
Python3
# Import pandas package> import> pandas as pd> > # Define a dictionary containing employee data> data>=> {>'Name'>:[>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>,>'Geeku'>],> >'Age'>:[>27>,>24>,>22>,>32>,>15>],> >'Address'>:[>'Delhi'>,>'Kanpur'>,>'Allahabad'>,>'Kannauj'>,>'Noida'>],> >'Qualification'>:[>'Msc'>,>'MA'>,>'MCA'>,>'Phd'>,>'10th'>] }> # Create own index> index>=> [>'a'>,>'b'>,>'c'>,>'d'>,>'e'>]> # Convert the dictionary into DataFrame> # Make Own Index and Removing Default index> df>=> pd.DataFrame(data, index)> print>(df)> |
>
>
Výstup:
Name Age Address Qualification a Jai 27 Delhi Msc b Princi 24 Kanpur MA c Gaurav 22 Allahabad MCA d Anuj 32 Kannauj Phd e Geeku 15 Noida 10th>
Obnovit vlastní index a vytvořit výchozí index jako index
V tomto příkladu níže kód vytvoří Pandas DataFrame ze slovníku dat zaměstnanců s vlastním indexem („a“ až „e“). Poté obnoví index, nahradí vlastní index výchozím číselným indexem a poté vytiskne výsledný snímek.
Python3
# Import pandas package> import> pandas as pd> > # Define a dictionary containing employee data> data>=> {>'Name'>:[>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>,>'Geeku'>],> >'Age'>:[>27>,>24>,>22>,>32>,>15>],> >'Address'>:[>'Delhi'>,>'Kanpur'>,>'Allahabad'>,>'Kannauj'>,>'Noida'>],> >'Qualification'>:[>'Msc'>,>'MA'>,>'MCA'>,>'Phd'>,>'10th'>] }> # Create own index> index>=> [>'a'>,>'b'>,>'c'>,>'d'>,>'e'>]> # Convert the dictionary into DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data, index)> # remove own index with default index> df.reset_index(inplace>=> True>, drop>=> True>)> print>(df)> |
přidat do pole v jazyce Java
>
>
Výstup :
Name Age Address Qualification 0 Jai 27 Delhi Msc 1 Princi 24 Kanpur MA 2 Gaurav 22 Allahabad MCA 3 Anuj 32 Kannauj Phd 4 Geeku 15 Noida 10th>
Vytvořte sloupec jako index a odeberte výchozí index
V tomto příkladu níže kód vytvoří datový rámec Pandas z dat zaměstnanců, nastaví vlastní index a poté změní index na sloupec „Věk“, přičemž odstraní výchozí číselný index. Konečný datový rámec se vytiskne dvakrát.
Python3
python bajtů na řetězec
# Import pandas package> import> pandas as pd> > # Define a dictionary containing employee data> data>=> {>'Name'>:[>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>,>'Geeku'>],> >'Age'>:[>27>,>24>,>22>,>32>,>15>],> >'Address'>:[>'Delhi'>,>'Kanpur'>,>'Allahabad'>,>'Kannauj'>,>'Noida'>],> >'Qualification'>:[>'Msc'>,>'MA'>,>'MCA'>,>'Phd'>,>'10th'>] }> # Create own index> index>=> [>'a'>,>'b'>,>'c'>,>'d'>,>'e'>]> # Convert the dictionary into DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data, index)> # set index any column of our DF and> # remove default index> df.set_index([>'Age'>], inplace>=> True>)> print>(df)> |
>
>
Výstup:
Name Address Qualification Age 27 Jai Delhi Msc 24 Princi Kanpur MA 22 Gaurav Allahabad MCA 32 Anuj Kannauj Phd 15 Geeku Noida 10th>
Vytvořte sloupec datového rámce jako index bez odebrání indexu
V tomto příkladu níže kód vytvoří DataFrame z dat zaměstnanců, zpočátku pomocí vlastního indexu. Poté nastaví sloupec „Věk“ jako index, resetuje index bez odstranění výchozího číselného indexu a nakonec vytiskne výsledný DataFrame.
Python3
# Import pandas package> import> pandas as pd> > # Define a dictionary containing employee data> data>=> {>'Name'>:[>'Jai'>,>'Princi'>,>'Gaurav'>,>'Anuj'>,>'Geeku'>],> >'Age'>:[>27>,>24>,>22>,>32>,>15>],> >'Address'>:[>'Delhi'>,>'Kanpur'>,>'Allahabad'>,>'Kannauj'>,>'Noida'>],> >'Qualification'>:[>'Msc'>,>'MA'>,>'MCA'>,>'Phd'>,>'10th'>] }> # Create own index> index>=> [>'a'>,>'b'>,>'c'>,>'d'>,>'e'>]> # Convert the dictionary into DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data, index)> # set any column as index> # Here we set age column as index> df.set_index([>'Age'>], inplace>=> True>)> # reset index without removing default index> df.reset_index(level>=>[>'Age'>], inplace>=> True>)> print>(df)> |
>
>
Výstup:
Age Name Address Qualification 0 27 Jai Delhi Msc 1 24 Princi Kanpur MA 2 22 Gaurav Allahabad MCA 3 32 Anuj Kannauj Phd 4 15 Geeku Noida 10th>