Índice de queda de pandas

Os dados de dados dos pandas são estruturas de dados que se assemelham aos formatos tabulares e permitem que você trabalhe com dados tabulares, como um conteúdo dos arquivos CSV. Pandas tenta compreender uma coluna de índice quando você importa seus dados. O índice de pandas é semelhante a um número de linha de planilha. Por padrão, os pandas apenas cria um índice para você, a menos que um índice especificado seja fornecido. Este índice começa em 0 e continua com o tamanho do DataFrame. Embora esses índices sejam normalmente relevantes, pode haver casos em que você prefere apenas eliminar o índice. No entanto, se você estiver lidando com determinados dados, como dados de séries temporais, convém indexar seus dados por uma coluna específica. Os pandas oferecem uma variedade de métodos práticos para conseguir isso, depois ou antes de importar um DataFrame.

Índice de queda de pandas

Este artigo ensinará como lançar a coluna de índice do Python Pandas Dataframe. A coluna de índice do quadro de dados do Python Pandas às vezes pode ser necessária para ser descartada. Como um índice está sempre presente nos quadros e séries de dados do Pandas, não podemos soltar tecnicamente o índice; Em vez disso, podemos redefini -lo aplicando a seguinte linha de código.

Primeiro, temos que definir os valores de índice especificados para o DataFrame usando a seguinte sintaxe:

Aqui o "DF" é o quadro de dados fornecido.

A coluna de índice do DataFrame pode ser redefinida pelos pandas “df.Função Reset_index () ”usando a lista seqüencial de índices padrão. Você pode redefinir a coluna do índice para padrão usando a seguinte sintaxe:

Aqui o "derrubar" O parâmetro restaura o índice do quadro de dados ao seu valor padrão. O "no lugar" O parâmetro altera o quadro de dados original existente, mas não produz um objeto do quadro de dados.

Neste artigo, examinaremos como usar o Python para soltar a coluna do índice de pandas.

Exemplo: utilizando pandas df.Método eSet_index () para soltar a coluna de índice em um quadro de dados

Neste exemplo, você verá a demonstração prática dos pandas “df.Método RESET_INDEX () ”para soltar a coluna do índice pandas do DataFrame.

Iniciamos o código importando os pacotes necessários. Para este programa, como o título do artigo descreve, precisamos usar alguns métodos de pandas. Mas eles só podem ser utilizados se carregarmos a biblioteca de pandas no arquivo python. Então, escrevemos o script "Importar pandas como PD" para introduzir os módulos de pandas e alias com "PD". Agora, estamos em completo acesso às funções de pandas. A primeira coisa que faremos agora é criar um quadro de dados de pandas onde executamos nossa tarefa principal que está soltando os índices.

Usamos o método pandas “PD.Dataframe () ”para criar um DataFrame. Como mencionamos anteriormente, "PD" é o pseudônimo de "pandas", enquanto o "DataFrame" é a palavra -chave que instrui o programa a gerar um quadro de dados. Invocamos este método com três colunas - "roll_no", "nome" e "marcas". A primeira coluna "roll_no" armazena os números de rolo de estudantes que são "1154", "1156", "1157" e "1158". A próxima coluna "Nome", como o título sugere, detém os nomes dos alunos correspondentes aos seus números de rolo como "Diana", "Raulf", "George" e "Amelia". A última coluna “Marks” nos conta sobre as marcas obtidas dos alunos cujos nomes e números de rolo são mencionados nas colunas anteriores. Seus valores são "40", "50", "67" e "75".

Todas as colunas têm igual comprimento, que é quatro. O quadro de dados com essas colunas deve ser armazenado em um objeto. Portanto, sempre que precisamos desse quadro de dados no programa, podemos acessá -lo por esse objeto em particular. Aqui, criamos um objeto DataFrame "estudante" e atribuímos o quadro de dados resultante gerado a partir do "PD.DataFrame () ”função. Agora, em vez de exibir o quadro de dados com os valores de índice padrão que o programa gera para você, preferimos especificar os valores do índice de acordo com nossas necessidades.

Para isso, temos um método de pandas para definir os valores do índice que é “df.set_index () ”. Com os dados de outra coluna que foi fornecida como um parâmetro, o “df.Método set_index () ”do quadro de dados do pandas redefine a coluna do índice. Também fornecemos sua sintaxe no início do tutorial. De acordo com a sintaxe, temos que fornecer o nome do DataFrame com a função "set_index ()". E como argumento dessa função, chamamos de “PD.Índice () ”para especificar os valores do índice.

O nome do nosso quadro de dados que fornecemos com a função "set_index ()" parece "aluno.set_index ([PD.índice()])". Os valores que especificamos para serem definidos como a coluna de índice do quadro de dados do "aluno" são "ID1", "ID2", "ID3" e "ID4". Agora, o DataFrame tem esses valores na coluna do índice, em vez da lista seqüencial padrão de valores. Esta configuração de índice é salva no objeto DataFrame "estudante". Terminamos de configurar a coluna do índice com nossos valores preferidos. Agora, queremos ver nosso quadro de dados. Para exibir o quadro de dados, temos o método python "print ()". Chamamos esse método com o objeto DataFrame "Student" como seu parâmetro para exibi -lo no console python.

Apertamos a opção "Run File" para executar o programa. Um DataFrame é exibido no console com três colunas. A coluna de índice do DataFrame tem os valores que especificamos para ele.

O que aprendemos até agora é criar um quadro de dados e configurar sua coluna de índice para suas preferências necessárias. Agora, exploraremos como soltar esta coluna de índice em nosso quadro de dados, utilizando os pandas “df.reset_index () ”Método. Usando a lista seqüencial de índices de índices padrão do DataFrame, os pandas “df.Reset_index () ”Função redefine a coluna do índice. Como mostra a sintaxe fornecida, devemos mencionar o nome do DataFrame com a função "reset_index ()". Este método usa dois parâmetros - "Drop" e "Inplace".

O valor padrão para o argumento "Drop" é definido como "true", o que significa que a coluna de índice do DataFrame especificada será descartada. Se você alterar para "false", o DataFrame terá a coluna "índice" com valores definidos, bem como a lista seqüencial padrão de índices. Aqui, estamos indo com seu valor padrão "true" porque queremos soltar a coluna do índice.

Quando o "inplace" está definido como "True", faz todas as modificações no quadro de dados originais em vez de fazer qualquer cópia dele. Então, preferimos mantê -lo "verdadeiro". Quando invocamos o método “Reset_index ()”, ele solta a coluna de índice que definimos com valores especificados anteriormente nesta ilustração no quadro de dados “aluno” original. Empregamos a função "print ()" para exibir o quadro de dados atualizado com valores de índice descartados.

Quando executamos o script Python fornecido anteriormente, o quadro de dados atualizado é exibido no terminal. Neste DataFrame, podemos ver que a coluna do índice com nossos valores especificados é descartada e a lista de índices seqüenciais padrão é adicionada.

Conclusão

Trabalhar com dados de dados no Python's Pandas é uma técnica primária. Enquanto trabalhamos nesses quadros de dados, às vezes precisamos abandonar a coluna de índice especificada. Neste artigo, apresentamos você à noção de abandonar a coluna do índice em um DataFrame. Compreendemos o tópico com a implementação prática dos scripts Python realizados na ferramenta "Spyder". Fizemos todas as etapas inequívocas e claras usando o “PD.set_index () ”e o“ PD.reset_index () ”para soltar a coluna de índice. Este guia seria muito benéfico para você lidar com as complexidades da coluna de índice do quadro de dados.