Apspriedīsim, kā Pandas DataFrame atiestatīt indeksu. Bieži vien mēs sākam ar milzīgu datu rāmi Pandas un pēc manipulācijas/filtrēšanas ar datu rāmi mēs iegūstam daudz mazāku datu rāmi. Ja skatāmies uz mazāko datu rāmi, tajā joprojām var būt sākotnējā datu rāmja rindas indekss. Ja sākotnējais indekss ir cipariem , tagad mums ir indeksi, kas nav nepārtraukti.
"Kāda ir atšķirība starp lauvu un tīģeri"
Atiestatīt indeksa sintaksi
Sintakse :
DataFrame.reset_index(level=nav, drop=false, inplace=false, col_level=0, col_fill=)
- Parametri:
level>: norāda daudzlīmeņu indeksa līmeņus, kas jāatiestata.drop>: atmet pašreizējo indeksu, ja True; pievieno kā jaunu kolonnu, ja False.inplace>: pārveido DataFrame vietā, ja True; atgriež jaunu DataFrame, ja ir False.col_level>: norāda, kuru daudzlīmeņu kolonnu līmeni atiestatīt.col_fill>: aizpilda trūkstošās vērtības kolonnu līmeņos.- Atgriešanas veids: Atgriež jaunu DataFrame, ja
inplace>ir False; Nekas, jainplace>ir patiess
Nu, pandām ir reset_index()> funkciju. Tātad, lai indeksu atiestatītu uz noklusējuma veselo skaitļu indeksu, kas sākas ar 0, mēs varam vienkārši izmantotreset_index()>funkciju. Tātad, aplūkosim dažādus veidus, kā mēs varam atiestatīt DataFrame indeksu.
Kas ir indeksa atiestatīšana?
In Python programmēšanas valoda un pandas bibliotēkareset_index>metode tiek izmantota, lai atiestatītu datu rāmja indeksu. Veicot darbības ar DataFrame pandās, DataFrame indekss var mainīties vai kļūt nesakārtots. Thereset_index>metode ļauj atiestatīt indeksu uz noklusējuma indeksu, kura pamatā ir veseli skaitļi, un atiestatīt indeksu Pandas DataFrame pēc izvēles noņemot pašreizējo indeksu.
Atiestatīt indeksu Pandas Dataframe
Ir dažādas metodes, ar kuru palīdzību mēs varam atiestatīt indeksu Pandas Dataframe, mēs izskaidrojam dažas vispārīgi lietotās metodes ar piemēriem.
- Izveidojiet savu indeksu, nenoņemot noklusējuma indeksu
- Izveidojiet savu indeksu un noņemiet noklusējuma indeksu
- Atiestatiet savu indeksu un izveidojiet noklusējuma indeksu kā indeksu
- Izveidojiet datu rāmja kolonnu kā indeksu un noņemiet noklusējuma indeksu
- Izveidojiet datu rāmja kolonnu kā indeksu, nenoņemot indeksu
Pandas DataFrame izveide
Šeit mēs izveidojam Pandas Dataframe paraugu:
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)> |
>
>
Izvade:
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>
Izveidot Savs rādītājs, nenoņemot noklusējuma indeksu
Šajā piemērā kods izmanto pandas bibliotēku, lai izveidotu DataFrame no darbinieku datiem. Tas definē a vārdnīca, iestata pielāgotu indeksu, pārvērš to par DataFrame, atiestata indeksu un izdrukā rezultātu.
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)> |
>
>
Izvade:
java vs c++
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>
Izveidojiet savu indeksu un noņemiet noklusējuma indeksu
Šajā piemērā kods izmanto pandas bibliotēku, lai izveidotu DataFrame no darbinieku datiem, kas glabāti vārdnīcā. Tas iestata pielāgotu indeksu (“a” uz “e”) un pēc tam izdrukā iegūto DataFrame, kur pielāgotais indekss aizstāj noklusējuma ciparu indeksu.
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)> |
>
>
Izvade:
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>
Atiestatiet savu indeksu un izveidojiet noklusējuma indeksu kā indeksu
Šajā piemērā kods izveido Pandas DataFrame no darbinieku datu vārdnīcas ar pielāgotu indeksu (no “a” līdz “e”). Pēc tam tas atiestata indeksu, aizstājot pielāgoto indeksu ar noklusējuma ciparu indeksu, un pēc tam izdrukā iegūto rāmi.
Python3
jquery vecāks
# 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)> |
>
>
Izvade:
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>
Izveidojiet kolonnu kā indeksu un noņemiet noklusējuma indeksu
Šajā piemērā kods izveido Pandas DataFrame no darbinieku datiem, iestata pielāgotu indeksu un pēc tam maina indeksu uz sleju “Vecums”, vienlaikus noņemot noklusējuma skaitlisko indeksu. Galīgais datu rāmis tiek izdrukāts divreiz.
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)> |
>
>
Izvade:
Name Address Qualification Age 27 Jai Delhi Msc 24 Princi Kanpur MA 22 Gaurav Allahabad MCA 32 Anuj Kannauj Phd 15 Geeku Noida 10th>
Izveidojiet datu rāmja kolonnu kā indeksu, nenoņemot indeksu
Šajā piemērā kods izveido DataFrame no darbinieku datiem, sākotnēji izmantojot pielāgotu indeksu. Pēc tam tas iestata kolonnu Vecums kā indeksu, atiestata indeksu, nenoņemot noklusējuma ciparu indeksu, un visbeidzot izdrukā iegūto 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)> |
>
java gadījuma paziņojums
>
Izvade:
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>