INDICE DI DROPS PANDAS

I dati di dati Pandas sono strutture di dati che assomigliano ai formati tabulari e consentono di funzionare con dati tabulari come un contenuto da file CSV. Pandas cerca di comprendere una colonna indice quando si importano i dati. L'indice Pandas è simile a un numero di riga del foglio di calcolo. Per impostazione predefinita, Panda crea solo un indice per te a meno che non venga fornito un indice specificato. Questo indice inizia a 0 e continua alle dimensioni del frame dati. Mentre questi indici sono in genere rilevanti, potrebbero esserci casi in cui preferisci eliminare l'indice. Tuttavia, se hai a che fare con determinati dati come i dati delle serie temporali, potresti voler indicizzare i tuoi dati con una colonna particolare. Panda offre una varietà di metodi pratici per raggiungere questo obiettivo, dopo o prima di importare un frame di dati.

INDICE DI DROPS PANDAS

Questo articolo ti insegnerà come abbandonare la colonna dell'indice di Python Pandas DataFrame. La colonna indice del Frame di dati Python Pandas a volte può essere eliminata. Poiché un indice è sempre presente nei frame e serie di dati Pandas, non possiamo tecnicamente abbandonare l'indice; Piuttosto, possiamo ripristinarlo applicando la seguente riga di codice.

Dobbiamo prima impostare i valori dell'indice specificato per il frame dati utilizzando la seguente sintassi:

Qui, il "DF" è il telaio dati fornito.

La colonna indice del Frame Data può essere ripristinata dai Pandas “DF.Funzione reset_index () "utilizzando l'elenco sequenziale degli indici predefiniti. È possibile ripristinare la colonna indice su predefinito utilizzando la seguente sintassi:

Qui, il "gocciolare" Il parametro ripristina l'indice del dati dati al suo valore predefinito. IL "a posto" Il parametro altera il frame dati originale esistente ma non produce un oggetto del frame dati.

In questo articolo, esamineremo come usare Python per abbandonare la colonna indice da Panda.

Esempio: utilizzo di panda DF.Metodo ESET_INDEX () per rilasciare la colonna dell'indice in un frame dati

In questo esempio, vedrai la dimostrazione pratica dei panda "df.Metodo reset_index () "per rilasciare la colonna indice Pandas del Frame dati.

Iniziamo il codice importando i pacchetti richiesti. Per questo programma, come descritto dal titolo dell'articolo, dobbiamo usare alcuni metodi Panda. Ma possono essere utilizzati solo se abbiamo caricato la libreria Pandas nel file Python. Quindi, abbiamo scritto lo script "Import Panda come PD" per introdurre i moduli Panda e alias con "PD". Ora, abbiamo accesso completo alle funzioni di Panda. La prima cosa che faremo ora è creare un frame dati Panda in cui eseguiamo il nostro compito principale che sta eliminando gli indici.

Abbiamo usato il metodo Pandas “PD.DataFrame () "per creare un dati dati. Come accennato in precedenza, "PD" è l'alias di "Panda" mentre il "Frame dati" è la parola chiave che indica al programma di generare un frame dati. Abbiamo invocato questo metodo con tre colonne: "roll_no", "nome" e "segni". La prima colonna "roll_no" memorizza i numeri di rotolo di studenti che sono "1154", "1156", "1157" e "1158". La colonna successiva "Nome", come suggerisce il titolo, contiene i nomi degli studenti corrispondenti ai loro numeri di rollio come "Diana", "Raulf", "George" e "Amelia". L'ultima colonna "Marks" ci racconta i segni ottenuti degli studenti i cui nomi e numeri di rollio sono menzionati nelle colonne precedenti. I suoi valori sono "40", "50", "67" e "75".

Tutte le colonne sono di uguale lunghezza che è quattro. Il frame dati con queste colonne deve essere archiviato in un oggetto. Quindi, ogni volta che abbiamo bisogno di questo frame dati nel programma, siamo in grado di accedervi da quel particolare oggetto che lo tiene. Qui, abbiamo creato un oggetto "Student" Data Frame e lo abbiamo assegnato il frame dati risultante generato dal "PD.Funzione DataFrame () ". Ora, invece di visualizzare il frame dati con i valori dell'indice predefinito che il programma genera per te, abbiamo preferito specificare i valori dell'indice in base alle nostre esigenze.

Per questo, abbiamo un metodo Pandas per impostare i valori dell'indice che è "DF.set_index () ". Con i dati di un'altra colonna fornita come parametro, il "DF.Metodo set_index () ”del Frame dati Pandas reimposta la colonna dell'indice. Abbiamo anche fornito la sua sintassi all'inizio del tutorial. Secondo la sintassi, dobbiamo fornire il nome del frame dati con la funzione "set_index ()". E come argomento di questa funzione, abbiamo chiamato il "PD.Indice () "per specificare i valori dell'indice.

Il nome del nostro telaio dati che abbiamo fornito con la funzione "set_index ()" sembra "studente.set_index ([PD.indice()])". I valori che abbiamo specificato per essere impostati come colonna indice del telaio di dati "Student" sono "Id1", "ID2", "ID3" e "ID4". Ora, i dati di dati hanno questi valori nella colonna indice anziché nell'elenco sequenziale predefinito di valori. Questa impostazione dell'indice viene salvata nell'oggetto "studente". Abbiamo finito di impostare la colonna indice con i nostri valori preferiti. Ora, vogliamo visualizzare il nostro telaio di dati. Per esibire il gesto di dati, abbiamo il metodo Python "Print ()". Abbiamo chiamato questo metodo con l'oggetto DataFrame "Studente" come parametro per visualizzarlo sulla console Python.

Abbiamo raggiunto l'opzione "Esegui file" per eseguire il programma. Un frame dati viene visualizzato sulla console con tre colonne. La colonna indice del frame dati ha i valori che abbiamo specificato per esso.

Ciò che abbiamo imparato finora è creare un telaio di dati e impostare la sua colonna indice per le preferenze richieste. Ora esploreremo come abbandonare questa colonna indice nel nostro frame dati utilizzando i panda "DF.Metodo reset_index () ". Utilizzando l'elenco sequenziale predefinito di DataFrame, il Pandas “DF.reset_index () "La funzione ripristina la colonna dell'indice. Come mostra la sintassi fornita, dobbiamo menzionare il nome del frame dati con la funzione "reset_index ()". Questo metodo utilizza due parametri: "Drop" e "Inplace".

Il valore predefinito per l'argomento "drop" è impostato come "vero", il che significa che la colonna indice di dati specificata verrà eliminata. Se lo modifichi in "false", il frame dati avrà sia la colonna "indice" con valori definiti sia l'elenco sequenziale predefinito di indici. Qui, stiamo andando con il suo valore predefinito "vero" perché vogliamo abbandonare la colonna indice.

Quando il "Inplace" è impostato su "True", apporta tutte le modifiche nel frame dati originale invece di farne una copia. Quindi, preferiamo mantenerlo "vero". Quando invochiamo il metodo "reset_index ()", lascia cadere la colonna indice che abbiamo impostato con valori specificati in precedenza in questa illustrazione nel telaio di dati "studente" originale. Abbiamo utilizzato la funzione "print ()" per visualizzare il telaio dati aggiornato con valori indici rilasciati.

Quando eseguiamo lo script Python precedentemente fornito, il frame dati aggiornato viene visualizzato sul terminale. In questo frame dati, possiamo vedere che la colonna indice con i nostri valori specificati viene eliminata e viene aggiunto l'elenco di indici sequenziali predefiniti.

Conclusione

Lavorare con i gesti di dati nei panda di Python è una tecnica primaria. Durante la lavorazione di questi gesti di dati, a volte potremmo aver bisogno di rilasciare la colonna indice specificata. In questo articolo, ti abbiamo introdotto alla nozione di far cadere la colonna indice in un frame dati. Abbiamo compreso l'argomento con l'implementazione pratica degli script di Python eseguiti sullo strumento "Spyder". Abbiamo reso tutti i passaggi inequivocabili e chiari usando il "PD.set_index () "e" PD.reset_index () "per rilasciare la colonna indice. Questa guida sarebbe molto vantaggiosa per te far fronte alle complessità della colonna indice del Frame Data.