Pandas Drop Index

Pandas -Datenfreams sind Datenstrukturen, die den tabellarischen Formaten ähneln und mit tabellarischen Daten wie einem Inhalt aus CSV -Dateien arbeiten können. Pandas versucht, eine Indexspalte zu verstehen, wenn Sie Ihre Daten importieren. Der Pandas -Index ähnelt einer Tabellenzeilennummer. Standardmäßig erstellt Pandas nur einen Index für Sie. Dieser Index beginnt bei 0 und setzt die Größe des Datenrahmens fort. Während diese Indizes in der Regel relevant sind, gibt es möglicherweise Fälle, in denen Sie den Index bevorzugen möchten. Wenn Sie jedoch mit bestimmten Daten wie Zeitreihendaten zu tun haben, möchten Sie möglicherweise Ihre Daten nach einer bestimmten Spalte indizieren. Pandas bietet eine Vielzahl von praktischen Methoden, um dies zu erreichen, entweder nach oder vor dem Importieren eines Datenrahmens.

Pandas Drop Index

In diesem Artikel werden Sie vermittelt, wie Sie die Indexspalte des Python Pandas DataFrame fallen lassen können. Die Indexspalte des Python Pandas DataFrame kann manchmal fallen gelassen werden. Da in Pandas DataFrames und Serien immer ein Index vorhanden ist, können wir den Index technisch nicht fallen lassen. Vielmehr können wir es zurücksetzen, indem wir die folgende Codezeile anwenden.

Wir müssen zunächst die angegebenen Indexwerte für den DataFrame unter Verwendung der folgenden Syntax festlegen:

Hier das "DF" ist der bereitgestellte Datenrahmen.

Die Indexspalte des DataFrame kann von den Pandas „DF“ zurückgesetzt werden.reset_index () ”Funktion unter Verwendung der sequentiellen Liste der Standardindizes. Sie können die Indexspalte mithilfe der folgenden Syntax auf Standard zurücksetzen:

Hier das "tropfen" Der Parameter stellt den Index des DataFrame zu seinem Standardwert wieder her. Der "an Ort und Stelle" Der Parameter verändert den vorhandenen Originaldatenrahmen, erzeugt jedoch kein Objekt des Datenrahmens.

In diesem Artikel werden wir mit Python die Indexspalte von Pandas abgeben.

Beispiel: Verwendung von Pandas DF.ESET_INDEX () -Methode, um die Indexspalte in einem Datenrahmen fallen zu lassen

In diesem Beispiel sehen Sie die praktische Demonstration der Pandas „DF.reset_index () ”Methode zum Absetzen der Pandas -Indexspalte des DataFrame.

Wir beginnen den Code, indem wir die erforderlichen Pakete importieren. Für dieses Programm müssen wir, wie der Titel des Artikels beschreibt, einige Pandas -Methoden anwenden. Sie können jedoch nur verwendet werden, wenn wir die Pandas -Bibliothek in die Python -Datei geladen haben. Deshalb haben wir das Skript „Pandas als PD“ importieren, um die Pandas -Module vorzustellen, und es mit „PD“ mit „PD“ veranlasst. Jetzt haben wir einen vollständigen Zugriff auf Pandas -Funktionen. Das erste, was wir jetzt tun werden, ist, einen PANDAS -Datenfreen zu erstellen, in dem wir unsere Hauptaufgabe ausführen, die die Indizes fallen lässt.

Wir haben die Pandas -Methode „PD verwendet.DataFrame () “, um einen Datenrahmen zu erstellen. Wie wir bereits erwähnt haben, ist „PD“ der Alias ​​von „Pandas“, während der „DataFrame“ das Schlüsselwort ist, das das Programm anweist, einen Datenrahmen zu generieren. Wir haben diese Methode mit drei Spalten aufgerufen - "Roll_no", "Name" und "Marks". In der ersten Spalte "Roll_no" speichert die Rollnummern der Schüler "1154", "1156", "1157" und "1158". Die nächste Spalte „Name“ enthält, wie der Titel vorschlägt, die Namen der Schüler, die ihren Rollnummern als „Diana“, „Raulf“, „George“ und „Amelia“ entsprechen, entsprechen. Die letzte Spalte „Marks“ erzählt uns über die erhaltenen Markierungen der Schüler, deren Namen und Rollnummern in den vorherigen Spalten erwähnt werden. Die Werte sind "40", "50", "67" und "75".

Alle Säulen sind gleich lang, was vier beträgt. Der Datenrahmen mit diesen Spalten muss in einem Objekt gespeichert werden. Wenn wir diesen Datenrahmen im Programm benötigen, können wir darauf zugreifen, wenn dieses bestimmte Objekt ihn hält. Hier haben wir ein "Student" -Datenframe -Objekt erstellt und ihm den resultierenden Datenrahmen zugewiesen, der aus der PD generiert wurde.DataFrame () ”-Funktion. Anstatt den DataFrame mit den Standardindexwerten, die das Programm für Sie generiert.

Dafür haben wir eine Pandas -Methode, um die Indexwerte festzulegen, nämlich „DF.set_index () ”. Mit den Daten einer anderen Spalte, die als Parameter geliefert wurde, ist der „DF.set_index () ”Methode des Pandas DataFrame setzt die Indexspalte zurück. Wir haben auch seine Syntax zu Beginn des Tutorials zur Verfügung gestellt. Gemäß der Syntax müssen wir den Namen des Datenrahmens mit der Funktion "set_index ()" angeben. Und als Argument dieser Funktion haben wir die „PD“ bezeichnet.Index () ”, um die Indexwerte anzugeben.

Der Name unseres Datenrahmens, den wir mit der Funktion „set_index ()“ geliefert haben, sieht aus wie „Student.set_index ([pd.Index()])". Die Werte, die wir als Indexspalte des Datenrahmens „Student“ festgelegt haben, sind "ID1", "ID2", "ID3" und "ID4". Der DataFrame hat nun diese Werte in der Spalte Index und nicht in der Standard -Sequentialliste von Werten. Diese Indexeinstellung wird im DataFrame -Objekt „Student“ gespeichert. Wir sind damit fertig, die Indexspalte mit unseren bevorzugten Werten einzurichten. Jetzt möchten wir unseren Datenrahmen anzeigen. Um den DataFrame zu zeigen, haben wir die Python -Methode „Print ()“. Wir haben diese Methode mit dem DataFrame -Objekt "Student" als Parameter bezeichnet, um sie auf der Python -Konsole anzuzeigen.

Wir haben die Option "Datei ausführen" geklickt, um das Programm auszuführen. Auf der Konsole wird ein Datenrahmen mit drei Spalten angezeigt. Die Indexspalte des DataFrame enthält die Werte, die wir dafür angegeben haben.

Was wir bisher gelernt haben, ist, einen Datenrahmen zu erstellen und seine Indexspalte für Ihre erforderlichen Einstellungen einzurichten. Jetzt werden wir untersuchen, wie Sie diese Indexspalte in unserem Datenrahmen fallen lassen.reset_index () ”Methode. Durch die Verwendung der Standard -sequentiellen Liste der Indexes des DataFrame "df pandas" df.reset_index () ”Die Funktion setzt die Indexspalte zurück. Wie die bereitgestellte Syntax zeigt, müssen wir den Namen des Datenrahmens mit der Funktion „reset_index ()“ erwähnen. Diese Methode verwendet zwei Parameter - "Drop" und "Inplace".

Der Standardwert für das Argument „Drop“ wird als „True“ festgelegt, was bedeutet, dass die Indexspalte des angegebenen Datenfreame fallen gelassen wird. Wenn Sie es in "False" ändern, hat der DataFrame sowohl die Spalte "Index" mit definierten Werten als auch die Standardliste der Indexe. Hier gehen wir mit seinem Standardwert „True“ an, weil wir die Indexspalte fallen lassen möchten.

Wenn der „Inplace“ auf „true“ eingestellt ist, stellt er alle Änderungen im Originaldatenrahmen vor, anstatt eine Kopie davon vorzunehmen. Also bevorzugen wir es, es "wahr" zu halten. Wenn wir die Methode „reset_index ()“ aufrufen, löscht sie die Indexspalte, die wir mit angegebenen Werten früher in dieser Abbildung im ursprünglichen "Student" -Datenrahmen festgelegt haben. Wir haben die Funktion „print ()“ verwendet, um den aktualisierten Datenrahmen mit gesunkenen Indexwerten anzuzeigen.

Wenn wir das zuvor bereitgestellte Python -Skript ausführen, wird der aktualisierte Datenrahmen auf dem Terminal angezeigt. In diesem Datenrahmen können wir feststellen.

Abschluss

Die Arbeit mit Datenrahmen in Pythons Pandas ist eine primäre Technik. Während der Arbeit an diesen Datenrahmen müssen wir manchmal die angegebene Indexspalte fallen lassen. In diesem Artikel haben wir Sie mit dem Begriff vorgestellt, die Indexspalte in einem Datenrahmen fallen zu lassen. Wir haben das Thema mit der praktischen Implementierung der Python -Skripte verstanden, die im Tool „Spyder“ durchgeführt wurden. Wir haben alle Schritte eindeutig und klar gemacht, indem wir die „PD“ verwenden.set_index () ”und die„ pd.reset_index () ”, um die Indexspalte abzugeben. Dieser Leitfaden ist für Sie von den Komplexitäten der Indexspalten des DataFrame -Spaltens von großer Bedeutung, um damit fertig zu werden.