Hướng dẫn dùng pandas reset_index python

DataFrame.reset_index[] được sử dụng để đặt lại chỉ mục trên DataFrame của gấu trúc. Điều này cần level, drop, inplace, col_level, col_fill dưới dạng tham số và trả về DataFrame. Khi inplace = True được sử dụng, nó trả về Không có. Sử dụng pandas.DataFrame.set_index [] để đặt cột làm chỉ mục.

Trong bài viết này, tôi sẽ trình bày cách đặt lại chỉ mục trên DataFrame của gấu trúc với một số ví dụ. Chúng tôi thường được yêu cầu đặt lại bài đăng chỉ mục giảm một số hàng từ DataFrame vì nó tạo ra khoảng trống trong chỉ mục.

• 1. Ví dụ nhanh về chỉ số đặt lại gấu trúc
• 2. Cú pháp pandas.DataFrame.reset_index []
• 3. Ví dụ về chỉ số phần còn lại của gấu trúc trên DataFrame
• 4. Đặt lại tên chỉ mục trên DataFrame
• 5. Đặt lại chỉ mục để bắt đầu từ 1
• 6. Hoàn thành Ví dụ về Đặt lại Chỉ mục trên DataFrame
  • Sự kết luận
  • Người giới thiệu

1. Ví dụ nhanh về chỉ số đặt lại gấu trúc

Dưới đây là một số ví dụ nhanh về chỉ mục đặt lại trên DataFrame.

# Quick examples of reset index # Reset index df2=df.reset_index[] # Reset index with out assigning to column df.reset_index[inplace=True, drop=True] # set index column name df.index.name="custom_index" # Reset index starting from 1 df.index = np.arange[1, len[df] + 1]

Sau đây là cú pháp của pandas.DataFrame.reset_index [].

DataFrame.reset_index[level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=""]

• level – Nhận int, str, tuple hoặc list, mặc định Không có
• drop – bool, mặc định Sai. Khi được đặt thành True, hãy bỏ qua việc đặt chỉ mục cũ dưới dạng cột.
• inplace – bool, mặc định Sai. Khi được đặt thành True, nó sẽ cập nhật đối tượng DataFrame hiện có.
• col_level – Nếu các cột có nhiều cấp, hãy xác định cấp nào mà các nhãn được chèn vào.
• col_fill – Nếu các cột có nhiều cấp, hãy xác định cách đặt tên các cấp khác.

Hãy tạo một DataFrame gấu trúc với các ví dụ

import pandas as pd # Create DataFrame from dict df = pd.DataFrame[{'Courses':['Spark','PySpark','Java','PHP'], 'Fee':[20000,20000,15000,10000], 'Duration':['35days','35days','40days','30days']}] df=df.drop[[2]] print[df]

Năng suất thấp hơn sản lượng

Courses Fee Duration 0 Spark 20000 35days 1 PySpark 20000 35days 3 PHP 10000 30days

3. Ví dụ về chỉ số phần còn lại của gấu trúc trên DataFrame

Hãy sử dụng cú pháp pandas.DataFrame.reset_index [] để đặt lại chỉ mục DataFrame. Khi chúng tôi đặt lại chỉ mục, chỉ mục cũ được thêm dưới dạng cột vào DataFrame và chỉ mục tuần tự mới được sử dụng

# reset index on DataFrame df2=df.reset_index[] print[df2]

Sản lượng thấp hơn sản lượng.

index Courses Fee Duration 0 0 Spark 20000 35days 1 1 PySpark 20000 35days 2 3 PHP 10000 30days

Nếu bạn không muốn thêm chỉ mục hiện có dưới dạng cột, hãy sử dụng drop = True param và cũng sử dụng inplace = True để cập nhật DataFrame hiện có.

# drop index as column df.reset_index[inplace=True, drop=True] print[df]

Năng suất thấp hơn sản lượng

Courses Fee Duration 0 Spark 20000 35days 1 PySpark 20000 35days 2 PHP 10000 30days

4. Đặt lại tên chỉ mục trên DataFrame

Bây giờ, hãy xem cách đặt lại tên chỉ mục trên gấu trúc DataFrame. Theo mặc định, DataFrame tạo với tên chỉ mục là ‘chỉ mục’

# Set index name df.index.name="custom_index" print[df]

Sản lượng thấp hơn sản lượng.

Courses Fee Duration custom_index 0 Spark 20000 35days 1 PySpark 20000 35days 2 PHP 10000 30days

5. Đặt lại chỉ mục để bắt đầu từ 1

Khi bạn đặt lại chỉ mục, nó sẽ gán một giá trị số bắt đầu từ 0, đôi khi bạn có thể cần gán từ 1, bạn có thể thực hiện việc này như được hiển thị trong ví dụ dưới đây.

# Reset index starting from 1 df.index = np.arange[1, len[df] + 1] print[df]

Năng suất thấp hơn sản lượng

Courses Fee Duration 1 Spark 20000 35days 2 PySpark 20000 35days 3 PHP 10000 30days

6. Hoàn thành Ví dụ về Đặt lại Chỉ mục trên DataFrame

import pandas as pd import numpy as np # Create DataFrame from dict df = pd.DataFrame[{'Courses':['Spark','PySpark','Java','PHP'], 'Fee':[20000,20000,15000,10000], 'Duration':['35days','35days','40days','30days']}] df=df.drop[[2]] print[df] # Reset index df2=df.reset_index[] print[df2] # Reset index with out assigning to column df.reset_index[inplace=True, drop=True] print[df] # set index column name df.index.name="custom_index" print[df] # Reset index starting from 1 df.index = np.arange[1, len[df] + 1] print[df]

Sự kết luận

Trong bài viết này, bạn đã học cách đặt lại chỉ mục trên DataFrame bằng cách sử dụng các phần mềm khác nhau trên phương thức reset_index [].

Người giới thiệu