Pogovorimo se o tem, kako ponastaviti indeks v Pandas DataFrame. Pogosto začnemo z ogromnim podatkovnim okvirjem Pande in po obdelavi/filtriranju podatkovnega okvira dobimo veliko manjši podatkovni okvir. Ko pogledamo manjši podatkovni okvir, lahko še vedno nosi indeks vrstice izvirnega podatkovnega okvira. Če je originalni indeks številke , zdaj imamo indekse, ki niso zvezni.
ukaz autocad stretch
Ponastavi sintakso indeksa
Sintaksa:
DataFrame.reset_index(level=Brez, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=)
- Parametri:
level>: Določi stopnje večnivojskega indeksa za ponastavitev.drop>: Zavrže trenutni indeks, če je True; doda kot nov stolpec, če je False.inplace>: spremeni DataFrame na mestu, če je True; vrne nov DataFrame, če je False.col_level>: Določa, katero raven večnivojskih stolpcev ponastaviti.col_fill>: Zapolni manjkajoče vrednosti v ravneh stolpcev.- Vrsta vračila: Vrne nov DataFrame, če
inplace>je False; Brez čeinplace>je res
No, pande imajo reset_index()> funkcijo. Za ponastavitev indeksa na privzeti celoštevilski indeks, ki se začne pri 0, lahko preprosto uporabimoreset_index()>funkcijo. Oglejmo si torej različne načine, kako lahko ponastavimo indeks DataFrame.
Kaj je Reset Index?
noter Python programski jezik in knjižnica pandas, thereset_index>metoda se uporablja za ponastavitev indeksa podatkovnega okvira. Ko izvajate operacije na DataFrame v pandah, se lahko indeks DataFrame spremeni ali postane neurejen. Thereset_index>omogoča ponastavitev indeksa na privzeti indeks, ki temelji na celem številu, in ponastavitev indeksa v Pandas DataFrame po želji odstranitev trenutnega indeksa.
Ponastavi indeks v Pandas Dataframe
Obstajajo različne metode, s pomočjo katerih lahko ponastavimo indeks v Pandas Dataframe, nekaj splošno uporabljenih metod razlagamo s primeri.
- Ustvarite lastno kazalo, ne da bi odstranili privzeti indeks
- Ustvarite svoj lasten indeks in odstranite privzeti indeks
- Ponastavite lastno kazalo in ustvarite privzeti indeks kot indeks
- Naredite stolpec Dataframe kot indeks in odstranite privzeti indeks
- Naredite stolpec Dataframe kot indeks, ne da bi odstranili indeks
Ustvarjanje Pandas DataFrame
Tukaj ustvarjamo vzorec 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)> |
>
>
Izhod:
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>
Ustvari Lasten indeks brez odstranitve privzetega indeksa
V tem primeru spodaj koda uporablja knjižnico pandas za ustvarjanje DataFrame iz podatkov o zaposlenih. Določa a slovar, nastavi indeks po meri, ga pretvori v DataFrame, ponastavi indeks in natisne rezultat.
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)> |
>
>
Izhod:
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>
Ustvarite svoj lasten indeks in odstranite privzeti indeks
V tem primeru spodaj koda uporablja knjižnico pandas za ustvarjanje DataFrame iz podatkov o zaposlenih, shranjenih v slovarju. Nastavi indeks po meri („a“ do „e“) in nato natisne dobljeni DataFrame, kjer indeks po meri nadomesti privzeti številski indeks.
Python3
java int v niz
# 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)> |
>
pyspark sql
>
Izhod:
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>
Ponastavite lastno kazalo in ustvarite privzeti indeks kot indeks
V tem primeru spodaj koda ustvari Pandas DataFrame iz slovarja podatkov o zaposlenih z indeksom po meri ('a' do 'e'). Nato ponastavi indeks, tako da indeks po meri nadomesti s privzetim številčnim indeksom, nato pa natisne dobljeni okvir.
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)> |
>
>
Izhod:
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>
Naredite stolpec kot indeks in odstranitev privzetega indeksa
V tem primeru spodaj koda ustvari Pandas DataFrame iz podatkov o zaposlenih, nastavi indeks po meri in nato spremeni indeks v stolpec »Starost«, medtem ko odstrani privzeti številski indeks. Končni podatkovni okvir se natisne dvakrat.
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)> |
>
>
Izhod:
Name Address Qualification Age 27 Jai Delhi Msc 24 Princi Kanpur MA 22 Gaurav Allahabad MCA 32 Anuj Kannauj Phd 15 Geeku Noida 10th>
Naredite stolpec Dataframe kot indeks, ne da bi odstranili indeks
V tem primeru spodaj koda ustvari DataFrame iz podatkov o zaposlenih, sprva z uporabo indeksa po meri. Nato nastavi stolpec »Starost« kot indeks, ponastavi indeks, ne da bi odstranil privzeti številski indeks, in končno natisne nastali DataFrame.
Python3
multipleksiranje
# 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)> |
>
>
Izhod:
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>