Índice de redefinição do quadro de dados de pandas
Sintaxe
reset_index (Drop = Trop, inplace = true)
Exemplo # 01
Usando a ferramenta "Spyder", estamos criando o código "pandas" para usar a técnica "reset_index ()" em nosso código. Primeiro, importamos módulos de “pandas” como “PD."Para utilizar a função" pandas "quando necessário em nosso código, devemos importar a função" pandas ". Em seguida, desenvolvemos um quadro de dados aqui, para que redefiniremos o índice daquele dataframe. O quadro de dados que desenvolvemos aqui é "labour_df", no qual colocamos "labour_code", que contém os códigos desses trabalhos, e estes são "LB56, LB12, LB76, LB46, LB90, LB23, LB78, LB42 e LB91". Também adicionamos os nomes aqui na coluna “Labor_name”, que são “Smith, James, Leo, Liam, William, Grace, Alexander, Peter e Callum."O" trabalho_duty_code "é então inserido e os códigos de serviço são" DT23, DT56, DT55, DT76, DT91, DT87, DT22, DT48 e DT44 ".
Após essas três colunas, inserimos mais duas colunas que são as colunas "Room_No and Block". Em "Room_no", colocamos "Sala 1, Sala 4, Sala 1, Sala 3, Sala 2, Sala 5, Sala 3, Sala 4 e Sala 5" A coluna "Block" contém "A, B, A, D , C, B, C, D e A.”Depois disso, inserimos a coluna do índice também para este DataFrame. Inicializamos "l_index" com os valores do índice e os valores que colocamos aqui como o índice são "L1, L2, L3, L4, L5, L6, L7, L8 e L9". Em seguida, ajustamos esses valores de índice com o DataFrame usando o “DataFrame.ÍNDICE ”Método. Simplesmente criamos o quadro de dados aqui com alguns valores de índice e o exibimos usando o método “print ().”
A saída é renderizada quando pressionamos as chaves "Shift + Enter" ou pressionamos o botão "Executar" do Spyder. O DataFrame que apareceu aqui neste resultado mostra os valores do índice. Agora, redefiniremos esta coluna de índice, utilizando o método "reset_index ()" abaixo.
Aqui, colocamos o método "reset_index ()" com o nome do DataFrame, que é "Labor_DF.”Ao redefinir o índice de“ Labor_DF ”, o DataFrame com o índice padrão é armazenado na variável“ Labor_DF1 ”. Este método removerá o índice que criamos e tornará esses valores de índice os valores da coluna, e o índice padrão aparecerá no lugar disso. Também renderizamos este "trabalho_df1" após redefinir o índice.
O índice padrão aparece neste resultado, e o índice que inserimos é alterado na coluna. Tudo isso é feito simplesmente utilizando o método "reset_index ()".
Exemplo # 02
Neste exemplo, usamos o "trabalho_df" novamente, mas aqui definimos o "Labor_code" como o índice e depois redefini -lo. Quando colocamos o "Labor_code" no método "Set_index", ele ajustará o "Labor_code" como a coluna de índice desse quadro de dados. Agora, depois de definir este "Labor_code" como um índice, estamos utilizando o método "reset_index ()" também para redefinir esse indexado e alterá -lo para o índice padrão e tornar o "Labor_code" uma nova coluna desse quadro de dados. Renderizamos os dois dados, antes de redefinir o índice e depois de redefinir o índice.
Aqui, você vê que a coluna do índice é a coluna "Labor_code" no primeiro dataframe, então o método "reset_index ()" é aplicado a esse quadro de dados e renderiza um novo DataFrame com o índice padrão, e o "Labor_code" é renderizado como a coluna desse quadro.
Exemplo # 03
Depois de importar o módulo "pandas" para este código, estamos criando uma lista. A lista que criamos neste caso é chamada de "programadores" e possui o campo "Programming_lang", que contém "Java, Cobol, Pascal, OOP, C ++, Kotlin, Python e JavaScript."Os horários" 3 horas, 4 horas, 2 horas, 4 horas, 6 horas, 3 horas, 4 horas e 4 horas "também são adicionados no campo" timig_perday ". Os códigos são "1523, 2423, 2321, 1456, 3454, 2267, 3106 e 4123", que são colocados no campo "Código".
Depois de concluir esta lista, adicionamos alguns valores em "P_Index", que definiremos como índice depois de converter esta lista no DataFrame. Colocamos “Programmer_1, Programmer_2, Programmer_3, Programmer_4, Programmer_5, Programmer_6, Programmer_7, Programmer_8” na variável “p_index”. Depois disso, convertemos a lista que criamos no DataFrame. Quando esse quadro de dados é criado, definimos que os valores "p_index" como o índice desse quadro de dados com a ajuda do "DataFrame.índice ”valor.
Em seguida, renderizamos "Programmer_df" aqui e, depois disso, estamos redefinindo o índice colocando "reset_index ()" Desta vez, também passamos dois parâmetros para esse método "reset_index ()", que são "solteiros e lugares" e Nós definimos como “verdadeiro.”Portanto, ele cairá essa coluna de índice e não a salvará como a coluna do DataFrame. Ele remove o índice e coloca o índice padrão no lugar da coluna do índice. Este DataFrame também será exibido como o colocamos em “Print ().”
Os valores do índice que são mostrados no primeiro DadosFrame são descartados e os valores do índice padrão apareceram no lugar desses valores de índice. Esses valores de índice que adicionamos não são mostrados no quadro de redefinição porque definimos a "queda" e "inplace" é igual a "true.”
Exemplo # 04
Estamos fazendo uma lista depois de importar o módulo "pandas". Nesse caso, estabelecemos uma lista chamada "Runners_list" que possui o seguinte campo "corredor_name" contém "Taylor, Stellan, Julian, Jasper, Olive e Samuel, Henry, Iris, Cora e David."O campo" Runners_Score "agora inclui a pontuação" 126, 134, 137, 130, 126, 117, 139, 119, 163 e 189 ". Também mudamos "Runners_list" no "Runners_DF" usando o "PD.DataFrame ”aqui, e depois renderizamos“ Runners_DF.”
Não estamos inserindo a coluna do índice separadamente neste código, portanto o índice padrão renderizará neste DataFrame. Estamos colocando a função "Drop" aqui e adicionando "0, 1", que cairá as duas primeiras linhas do DataFrame, e também armazenamos o DataFrame depois de soltar as duas primeiras linhas. Em seguida, usamos o método "reset_index ()" depois de soltar as duas linhas do DataFrame. Isso redefinirá os valores do índice do índice padrão do quadro de dados. Também definimos a "gota" para o "verdadeiro" aqui e colocamos "r_df" no "print ().”
O DataFrame original é mostrado aqui, que contém os valores de índice padrão, e isso é renderizado aqui antes de soltar qualquer linha.
Quando as duas primeiras linhas do quadro de dados são descartadas, o novo DataFrame formado é exibido abaixo e, nesse quadro de dados, o valor do índice começa em 2 porque soltamos as duas primeiras linhas. Depois disso, aplicamos o método "reset_index ()", que redefine os valores do índice e o inicia de 0, que também é o índice padrão.
Conclusão
O principal objetivo do guia é descrever o método "Reset_index" em "Pandas" em detalhes. Discutimos que o "reset_index ()" ajuda a redefinir o índice do quadro de dados e colocar o índice padrão em seu lugar. Apresentamos vários exemplos nos quais ajustamos o índice primeiro e depois redefinimos esse índice e mostramos o quadro de dados antes e depois de redefinir o índice neste guia. Também discutimos neste guia que, quando usamos o índice padrão e depois soltamos algumas linhas, também redefinimos o índice utilizando o “reset_index ().”Este é tudo sobre o método“ Reset_index () ”em“ Pandas ”.