Pandas DataFrame Reset Index
Sintassi
reset_index (drop = trop, inplace = true)
Esempio # 01
Usando lo strumento "Spyder", stiamo creando il codice "Panda" per utilizzare la tecnica "reset_index ()" nel nostro codice. Innanzitutto, importiamo i moduli "panda" come "PD."Per utilizzare la funzione" Panda "quando necessario nel nostro codice, dobbiamo importare la funzione" Panda ". Quindi sviluppiamo un telaio di dati qui, quindi ripristineremo l'indice di tale telaio. Il frame dati che sviluppiamo qui è "Labour_df", in cui posizioniamo "Labour_code", che contiene i codici di questi lavori e questi sono "LB56, LB12, LB76, LB46, LB90, LB23, LB78, LB42 e LB91". Aggiungiamo anche i nomi qui nella colonna "Labor_name", che sono "Smith, James, Leo, Liam, William, Grace, Alexander, Peter e Callum."Viene quindi inserito il" Labor_Duty_Code "e i codici di duty sono" DT23, DT56, DT55, DT76, DT91, DT87, DT22, DT48 e DT44 ".
Dopo queste tre colonne, abbiamo inserito altre due colonne che sono le colonne "Room_No and Block". In "Room_no", mettiamo "Room 1, Room 4, Room 3, Room 2, Room 5, Room 3, Room 4 e Room 5" La colonna "Block" contiene "A, B, A, D , C, B, C, D e A."Dopo questo, inseriamo anche la colonna indice su questo telaio di dati. Inizializziamo "L_index" con i valori dell'indice e i valori che mettiamo qui come indice sono "L1, L2, L3, L4, L5, L6, L7, L8 e L9". Quindi regoliamo questi valori dell'indice con il frame dati utilizzando il "data frame.Metodo indice ". Creiamo semplicemente il frame dati qui con alcuni valori dell'indice e lo visualizziamo utilizzando il metodo “print ()."
L'uscita viene resa quando prendiamo i tasti "Shift + Invio" o premiamo il pulsante "Run" di Spyder. Il frame dati che è apparso qui in questo risultato mostra i valori dell'indice. Ora ripristineremo questa colonna indice utilizzando il metodo "reset_index ()" di seguito.
Qui, mettiamo il metodo "reset_index ()" con il nome del frame dati, che è “Labor_DF."Quando si ripristina l'indice di" Labor_DF ", il frame dati con l'indice predefinito viene archiviato nella variabile" Labor_DF1 ". Questo metodo rimuoverà l'indice che abbiamo creato e renderà questi valori dell'indice i valori della colonna e l'indice predefinito apparirà al posto di quello. Renoriamo anche questo "Labor_Df1" dopo aver ripristinato l'indice.
L'indice predefinito appare in questo risultato e l'indice che abbiamo inserito viene cambiato nella colonna. Tutto questo è fatto semplicemente utilizzando il metodo "reset_index ()".
Esempio # 02
In questo esempio, utilizziamo di nuovo il "Labor_DF", ma qui impostiamo il "Labor_Code" come indice e quindi ripristiniamo. Quando inseriamo il metodo "Labor_Code" nel metodo "set_index", regolerà il "labor_code" come colonna di indice di tale telaio dati. Ora, dopo aver impostato questo "labor_code" come indice, stiamo utilizzando anche il metodo "reset_index ()" per ripristinare quell'indice e modificarlo nell'indice predefinito e rendere "Labor_Code" una nuova colonna di questo Frame dati. Renderiamo entrambi i dati di data, prima di ripristinare l'indice e dopo il ripristino dell'indice.
Qui, si vede che la colonna indice è la colonna "Labor_Code" nel primo frame dati, quindi il metodo "reset_index ()" viene applicato a questo frame dati e rende un nuovo telaio di dati con l'indice predefinito e il "Labor_Code" viene reso come renderizzato la colonna di quel frame dati.
Esempio # 03
Dopo aver importato il modulo "panda" in questo codice, stiamo creando un elenco. L'elenco che creiamo in questa istanza si chiama "programmatori" e ha il campo "Programming_lang", che contiene "Java, Cobol, Pascal, OOP, C ++, Kotlin, Python e JavaScript."I tempi" 3 ore, 4 ore, 2 ore, 4 ore, 6 ore, 3 ore, 4 ore e 4 ore "sono aggiunti anche nel campo" timig_perday ". I codici sono "1523, 2423, 2321, 1456, 3454, 2267, 3106 e 4123", che sono inseriti nel campo "Codice".
Dopo aver completato questo elenco, aggiungiamo alcuni valori in "p_index", che imposteremo come indice dopo aver convertito questo elenco in dati di dati. Posizioniamo "Programmer_1, Programmer_2, Programmer_, Programmer_4, Programmer_, Programmer_6, Programmer_7, Programmer_8" nella variabile "P_Index". Dopo questo, convertiamo l'elenco che abbiamo creato nel frame dati. Quando viene creato questo frame dati, allora impostiamo che "P_Index" valori come indice di tale telaio con l'aiuto del "data frame.Valore indice ".
Quindi rendiamo "Programmer_df" qui, e dopo questo, stiamo ripristinando l'indice posizionando "reset_index ()" questa volta, passiamo anche due parametri a questo metodo "reset_index ()", che sono "caduta e luogo" e Abbiamo impostato entrambi come "vero."Quindi eliminerà quella colonna indice e non la salverà come colonna del frame dati. Rimuove l'indice e posiziona l'indice predefinito al posto della colonna dell'indice. Questo frame dati verrà visualizzato anche quando lo abbiamo inserito in “Print ()."
I valori dell'indice che sono mostrati nel primo frame dati vengono eliminati e i valori dell'indice predefiniti sono comparsi al posto di tali valori dell'indice. Questi valori dell'indice che abbiamo aggiunto non sono mostrati nel reset DataFrame perché impostiamo "Drop" e "Inplace" è uguale a "True."
Esempio # 04
Stiamo effettuando un elenco dopo aver importato il modulo "panda". In questo caso, stabiliamo un elenco chiamato "Runners_list" che ha il seguente campo in esso "Runner_name" contiene "Taylor, Stellan, Julian, Jasper, Olive e Samuel, Henry, Iris e David."Il campo" Runners_score "ora include il punteggio" 126, 134, 137, 130, 126, 117, 139, 119, 163 e 189 ". Cambiamo anche "runners_list" nel "runners_df" usando il "PD.DataFrame "qui, e poi rendiamo" Runners_Df."
Non stiamo inserendo la colonna indice separatamente in questo codice, quindi l'indice predefinito renderà in questo telaio dati. Stiamo mettendo qui la funzione "drop" e aggiungendo "0, 1", che eliminerà le prime due righe del frame dati, e archiviamo anche il telaio dati dopo aver lasciato cadere le prime due righe. Quindi utilizziamo il metodo "reset_index ()" dopo aver lasciato cadere le due righe del frame dati. Ciò ripristinerà i valori dell'indice dell'indice predefinito del Frame Data. Abbiamo anche impostato il "drop" sul "vero" qui e posizioniamo "r_df" in "print ()."
Il frame dati originale è mostrato qui, che contiene i valori dell'indice predefinito, e questo è reso qui prima di abbandonare qualsiasi riga.
Quando vengono eliminate le prime due righe del telaio dati, quindi viene visualizzato il nuovo frame dati che viene formato di seguito e in questo frame dati, il valore dell'indice inizia da 2 perché rilasciamo le prime due righe. Successivamente, abbiamo applicato il metodo "reset_index ()", che ripristina i valori dell'indice e lo avvia da 0, che è anche l'indice predefinito.
Conclusione
L'obiettivo principale della guida è descrivere in dettaglio il metodo "reset_index" in "panda". Abbiamo discusso che "reset_index ()" aiuta a ripristinare l'indice del dati dati e mettere l'indice predefinito al suo posto. Abbiamo presentato più esempi in cui abbiamo regolato prima l'indice e quindi ripristinare quell'indice e aver mostrato il frame dati prima e dopo il ripristino dell'indice in questa guida. In questa guida abbiamo anche discusso che quando abbiamo usato l'indice predefinito e poi abbiamo lasciato cadere alcune righe, quindi ripristiniamo anche l'indice utilizzando il "reset_index ()."Questo riguarda il metodo" reset_index () "in" Panda ".