Índice de restablecimiento de marco de datos de pandas
Sintaxis
reset_index (drop = Trop, inplace = true)
Ejemplo # 01
Usando la herramienta "Spyder", estamos creando código "Pandas" para usar la técnica "Reset_index ()" en nuestro código. Primero, importamos módulos "Pandas" como "PD."Para utilizar la función" pandas "cuando sea necesario en nuestro código, debemos importar la función" pandas ". Luego desarrollamos un marco de datos aquí, por lo que restableceremos el índice de ese marco de datos. El marco de datos que desarrollamos aquí es "labor_df", en el que colocamos "labor_code", que contiene los códigos de estos trabajos, y estos son "lb56, lb12, lb76, lb46, lb90, lb23, lb78, lb42 y lb91" ". También agregamos los nombres aquí en la columna "Labor_name", que son "Smith, James, Leo, Liam, William, Grace, Alexander, Peter y Callum."Labor_duty_code" se ingresa luego, y los códigos de servicio son "DT23, DT56, DT55, DT76, DT91, DT87, DT22, DT48 y DT44".
Después de estas tres columnas, hemos insertado dos columnas más que son las columnas "Room_No and Block". En "Room_No", ponemos "habitación 1, habitación 4, habitación 1, habitación 3, habitación 2, habitación 5, habitación 3, habitación 4 y habitación 5" La columna "bloque" contiene "A, B, A, D , C, b, c, d y un."Después de esto, insertamos la columna de índice también en este marco de datos. Inicializamos "l_index" con los valores de índice, y los valores que ponemos aquí como el índice son "L1, L2, L3, L4, L5, L6, L7, L8 y L9". Luego ajustamos estos valores de índice con DataFrame utilizando el "DataFrame.Método de índice ". Simplemente creamos el marco de datos aquí con algunos valores de índice y lo mostramos utilizando el método "print ()."
La salida se representa cuando presionamos las teclas "Shift + Enter" o presione el botón "Ejecutar" del Spyder. El marco de datos que apareció aquí en este resultado muestra los valores del índice. Ahora, restableceremos esta columna de índice utilizando el método "Reset_index ()" a continuación.
Aquí, colocamos el método "Reset_index ()" con el nombre del DataFrame, que es "Labor_df."Al restablecer el índice de" Labor_DF ", el marco de datos con el índice predeterminado se almacena en la variable" LABOR_DF1 ". Este método eliminará el índice que hemos creado y realizará estos valores de índice los valores de la columna, y el índice predeterminado aparecerá en lugar de eso. También representamos este "Labor_DF1" después de restablecer el índice.
El índice predeterminado aparece en este resultado, y el índice que hemos insertado se cambia a la columna. Todo esto se hace simplemente utilizando el método "reset_index ()".
Ejemplo # 02
En este ejemplo, usamos el "Labor_DF" nuevamente, pero aquí establecemos el "Labor_code" como el índice y luego lo reiniciamos. Cuando colocamos el "Labor_code" en el método "set_index", ajustará el "trabajo_code" como la columna de índice de ese marco de datos. Ahora, después de establecer este "Labor_code" como un índice, estamos utilizando el método "Reset_index ()" también para restablecer ese índice y cambiarlo al índice predeterminado y hacer que el "Labor_code" sea una nueva columna de este DataFrame. Presentamos ambos datos de datos, antes de restablecer el índice y después de restablecer el índice.
Aquí, ve que la columna de índice es la columna "Labor_code" en el primer cuadro de datos, luego el método "Reset_index ()" se aplica a este DataFrame y representa un nuevo marco de datos con el índice predeterminado, y el "Labor_Code" se representa como la columna de ese marco de datos.
Ejemplo # 03
Después de importar el módulo "pandas" en este código, estamos creando una lista. La lista que creamos en este caso se llama "programadores" y tiene el campo "Programming_lang", que contiene "Java, Cobol, Pascal, Oop, C ++, Kotlin, Python y JavaScript."Los tiempos" 3 horas, 4 horas, 2 horas, 4 horas, 6 horas, 3 horas, 4 horas y 4 horas "también se agregan en el campo" Timig_perday ". Los códigos son "1523, 2423, 2321, 1456, 3454, 2267, 3106 y 4123", que se colocan en el campo "Código".
Después de completar esta lista, agregamos algunos valores en "P_index", que estableceremos como índice después de convertir esta lista en DataFrame. Colocamos "Programmer_1, Programmer_2, Programmer_3, Programmer_4, Programmer_5, Programmer_6, Programmer_7, Programmer_8" en la variable "P_index". Después de esto, convertimos la lista que hemos creado en DataFrame. Cuando se crea este marco de datos, establecemos que los valores de "P_index" como el índice de ese marco de datos con la ayuda de "DataFrame.Valor de índice ".
Luego representamos "Programmer_DF" aquí, y después de esto, estamos restableciendo el índice colocando "Reset_index ()" esta vez, también pasamos dos parámetros a este método "Reset_index ()", que son "Drop and Place", y Establecemos ambos como "verdaderos."Por lo tanto, dejará caer esa columna de índice y no la guardará como la columna del marco de datos. Elimina el índice y coloca el índice predeterminado en lugar de la columna de índice. Este DataFrame también se mostrará como lo hemos colocado en "Print ()."
Se eliminan los valores de índice que se muestran en el primer marcado de datos, y los valores de índice predeterminados han aparecido en lugar de esos valores de índice. Estos valores de índice que hemos agregado no se muestran en el marco de datos de reinicio porque establecemos la "caída" y "en el lugar" es igual a "verdadero."
Ejemplo # 04
Estamos haciendo una lista después de importar el módulo "pandas". En este caso, establecemos una lista llamada "Runners_List" que tiene el siguiente campo en él "Runner_Name" contiene "Taylor, Stellan, Julian, Jasper, Olive y Samuel, Henry, Iris, Cora y David."El campo" Runners_Score "ahora incluye el puntaje" 126, 134, 137, 130, 126, 117, 139, 119, 163 y 189 ". También cambiamos "runners_list" en el "runners_df" usando el "PD.DataFrame "aquí, y luego renderizamos" Runners_DF."
No estamos insertando la columna de índice por separado en este código, por lo que el índice predeterminado se convertirá en este marco de datos. Estamos poniendo la función de "caída" aquí y agregando "0, 1" en ella, que dejará caer las dos primeras filas del marco de datos, y también almacenamos el marco de datos después de dejar caer las dos primeras filas. Luego usamos el método "reset_index ()" después de dejar caer las dos filas del marco de datos. Esto restablecerá los valores de índice del índice predeterminado del marco de datos de Data. También establecemos la "caída" en la "verdadera" aquí y colocamos "r_df" en "print ()."
El cuadro de datos original se muestra aquí, que contiene los valores de índice predeterminados, y esto se representa aquí antes de soltar cualquier fila.
Cuando se eliminan las dos primeras filas del marco de datos, luego el nuevo marco de datos que se forma se muestra a continuación, y en este marco de datos, el valor del índice comienza a partir de 2 porque eliminamos las dos primeras filas. Después de esto, hemos aplicado el método "reset_index ()", que restablece los valores de índice y lo inicia desde 0, que también es el índice predeterminado.
Conclusión
El objetivo principal de la guía es describir el método "reset_index" en "pandas" en detalle. Hemos discutido que el "reset_index ()" ayuda a restablecer el índice de DataFrame y poner el índice predeterminado en su lugar. Hemos presentado múltiples ejemplos en los que hemos ajustado primero el índice y luego restablecen ese índice y hemos mostrado el marco de datos antes y después de restablecer el índice en esta guía. También hemos discutido en esta guía que cuando hemos usado el índice predeterminado y luego eliminamos algunas filas, también restablecemos el índice utilizando el "reset_index ()."Esto se trata del método" reset_index () "en" pandas ".