Parliamo di come reimpostare l'indice in Pandas DataFrame. Spesso iniziamo con un enorme frame di dati Panda e dopo aver manipolato/filtrato il frame di dati, ci ritroveremo con un frame di dati molto più piccolo. Quando guardiamo il frame di dati più piccolo, potrebbe contenere ancora l'indice di riga del frame di dati originale. Se l'indice originale è numeri , ora abbiamo indici che non sono continui.
gimp salvando come jpeg
Reimposta la sintassi dell'indice
Sintassi:
DataFrame.reset_index(level=Nessuno, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=)
- parametri:
level>: specifica i livelli di indice multilivello da reimpostare.drop>: Scarta l'indice corrente se True; aggiunge come una nuova colonna se False.inplace>: Modifica DataFrame sul posto se True; restituisce un nuovo DataFrame se False.col_level>: specifica quale livello di colonne multilivello reimpostare.col_fill>: riempie i valori mancanti nei livelli delle colonne.- Tipo di reso: Restituisce un nuovo DataFrame se
inplace>è falso; Nessuno seinplace>è vero
Bene, i panda sì reset_index()> funzione. Quindi, per reimpostare l'indice sull'indice intero predefinito a partire da 0, possiamo semplicemente usare il filereset_index()>funzione. Vediamo quindi i diversi modi in cui possiamo reimpostare l'indice di un DataFrame.
Che cos'è l'indice di reimpostazione?
In Pitone linguaggio di programmazione e la libreria panda, thereset_index>Il metodo viene utilizzato per reimpostare l'indice di un frame di dati. Quando esegui operazioni su un DataFrame in Panda, l'indice di DataFrame potrebbe cambiare o diventare non ordinato. ILreset_index>Il metodo consente di reimpostare l'indice sull'indice predefinito basato su numeri interi e reimpostare l'indice in Panda DataFrame facoltativamente rimuovendo l'indice corrente.
Reimposta indice in Pandas Dataframe
Esistono vari metodi con l'aiuto dei quali possiamo reimpostare l'indice in Pandas Dataframe, stiamo spiegando alcuni metodi generalmente utilizzati con esempi.
- Crea il tuo indice senza rimuovere l'indice predefinito
- Crea il tuo indice e rimuovi l'indice predefinito
- Reimposta il tuo indice e crea un indice predefinito come indice
- Crea una colonna di Dataframe come indice e rimuovi l'indice predefinito
- Crea una colonna di Dataframe come indice senza rimuovere l'indice
Creazione del DataFrame di Panda
Qui stiamo creando un esempio di 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)> |
>
>
Produzione:
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>
Creare Proprio indice senza rimuovere l'indice predefinito
In questo esempio seguente il codice utilizza la libreria panda per creare un DataFrame dai dati dei dipendenti. Definisce a dizionario, imposta un indice personalizzato, lo converte in un DataFrame, reimposta l'indice e stampa il risultato.
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)> |
>
>
codice numero casuale c
Produzione:
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>
Crea il tuo indice e rimuovi l'indice predefinito
Nell'esempio seguente il codice utilizza la libreria panda per creare un DataFrame dai dati dei dipendenti archiviati in un dizionario. Imposta un indice personalizzato (da 'a' a 'e') e quindi stampa il DataFrame risultante, dove l'indice personalizzato sostituisce l'indice numerico predefinito.
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)> |
>
>
Produzione:
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>
Reimposta il tuo indice e crea un indice predefinito come indice
In questo esempio seguente il codice crea un Pandas DataFrame da un dizionario di dati dei dipendenti con un indice personalizzato (da 'a' a 'e'). Successivamente, reimposta l'indice, sostituendo l'indice personalizzato con l'indice numerico predefinito, quindi stampa il fotogramma risultante.
istanza Java di
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)> |
>
>
Produzione :
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>
Crea una colonna come indice e rimuovi l'indice predefinito
In questo esempio seguente il codice crea un Pandas DataFrame dai dati dei dipendenti, imposta un indice personalizzato e quindi modifica l'indice nella colonna 'Età' rimuovendo l'indice numerico predefinito. Il frame di dati finale viene stampato due volte.
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)> |
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Produzione:
Name Address Qualification Age 27 Jai Delhi Msc 24 Princi Kanpur MA 22 Gaurav Allahabad MCA 32 Anuj Kannauj Phd 15 Geeku Noida 10th>
Crea una colonna di Dataframe come indice senza rimuovere l'indice
Nell'esempio seguente il codice crea un DataFrame dai dati dei dipendenti, inizialmente utilizzando un indice personalizzato. Quindi, imposta la colonna 'Età' come indice, reimposta l'indice senza rimuovere l'indice numerico predefinito e infine stampa il DataFrame risultante.
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)> |
sono esempi di modelli
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Produzione:
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>