Скинути індекс у Pandas Dataframe
Давайте обговоримо, як скинути індекс у Pandas DataFrame. Часто ми починаємо з величезного кадру даних панди і після маніпулювання/фільтрування кадру даних ми отримуємо набагато менший кадр даних. Коли ми дивимося на менший кадр даних, він все ще може містити індекс рядка вихідного кадру даних. Якщо вихідний індекс є числа , тепер ми маємо індекси, які не є безперервними.
Скинути синтаксис індексу
Синтаксис:
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=)
- Параметри:
level>: визначає рівні багаторівневого індексу для скидання.drop>: Відкидає поточний індекс, якщо True; додає як новий стовпець, якщо False.inplace>: змінює DataFrame на місці, якщо True; повертає новий DataFrame, якщо False.col_level>: визначає, який рівень багаторівневих стовпців скинути.col_fill>: заповнює відсутні значення на рівнях стовпців.- Тип повернення: Повертає новий DataFrame if
inplace>є False; Жодного, якщоinplace>правда
Ну, у панд є reset_index()> функція. Отже, щоб скинути індекс до стандартного цілого індексу, починаючи з 0, ми можемо просто використати reset_index()> функція. Тож давайте розглянемо різні способи скидання індексу DataFrame.
Що таке Reset Index?
в Python мова програмування та бібліотека pandas, the reset_index> метод використовується для скидання індексу кадру даних. Коли ви виконуєте операції над DataFrame у pandas, індекс DataFrame може змінитися або стати невпорядкованим. The reset_index> метод дозволяє скинути індекс до стандартного цілочисельного індексу та скинути індекс у Pandas DataFrame за бажанням видалення поточного індексу.
Скинути індекс у Pandas Dataframe
Існують різні методи, за допомогою яких ми можемо скинути індекс у Pandas Dataframe, ми пояснюємо деякі загальновживані методи на прикладах.
- Створіть власний індекс без видалення індексу за замовчуванням
- Створіть свій власний індекс і видаліть індекс за замовчуванням
- Скинути власний індекс і створити індекс за замовчуванням як індекс
- Зробіть стовпець Dataframe як індекс і видаліть індекс за замовчуванням
- Створіть стовпець Dataframe як індекс без видалення індексу
Створення Pandas DataFrame
Тут ми створюємо зразок Pandas 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'> ] }> # Convert the dictionary into DataFrame> df> => pd.DataFrame(data)> print> (df)> |
Вихід:
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
Створити Власний індекс без видалення індексу за замовчуванням
У цьому прикладі нижче код використовує бібліотеку pandas для створення DataFrame з даних співробітників. Він визначає a словник, встановлює спеціальний індекс, перетворює його на DataFrame, скидає індекс і друкує результат.
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'> ] }> 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)> |
Вихід:
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
Створіть свій власний індекс і видаліть індекс за замовчуванням
У цьому прикладі нижче код використовує бібліотеку pandas для створення DataFrame із даних співробітників, що зберігаються в словнику. Він встановлює настроюваний індекс (від «a» до «e»), а потім друкує отриманий DataFrame, де настроюваний індекс замінює числовий індекс за замовчуванням.
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)> |
Вихід:
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
Скинути власний індекс і створити індекс за замовчуванням як індекс
У наведеному нижче прикладі код створює Pandas DataFrame зі словника даних співробітників із спеціальним індексом (від «a» до «e»). Після цього він скидає індекс, замінюючи настроюваний індекс числовим індексом за замовчуванням, а потім друкує отриманий кадр.
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)> |
Вихід:
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
Зробити стовпець індексом і видалити індекс за замовчуванням
У наведеному нижче прикладі код створює Pandas DataFrame із даних співробітника, встановлює спеціальний індекс, а потім змінює індекс на стовпець «Вік», одночасно видаляючи числовий індекс за замовчуванням. Кінцевий кадр даних друкується двічі.
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 index any column of our DF and> # remove default index> df.set_index([> 'Age'> ], inplace> => True> )> print> (df)> |
Вихід:
Name Address Qualification Age 27 Jai Delhi Msc 24 Princi Kanpur MA 22 Gaurav Allahabad MCA 32 Anuj Kannauj Phd 15 Geeku Noida 10th
Створіть стовпець Dataframe як індекс без видалення індексу
У наведеному нижче прикладі код створює DataFrame із даних співробітника, спочатку використовуючи спеціальний індекс. Потім він встановлює стовпець «Вік» як індекс, скидає індекс без видалення числового індексу за замовчуванням і, нарешті, друкує отриманий 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)> |
Вихід:
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
