Voyons comment réinitialiser l'index dans Pandas DataFrame. Souvent, nous commençons avec un énorme bloc de données dans Pandas et après avoir manipulé/filtré la trame de données, nous nous retrouvons avec une trame de données beaucoup plus petite. Lorsque nous examinons le bloc de données plus petit, il peut toujours contenir l'index de ligne du bloc de données d'origine. Si l'index d'origine est Nombres , nous avons maintenant des index qui ne sont pas continus.

Java instancié

Réinitialiser la syntaxe de l'index

Syntaxe :

DataFrame.reset_index(level=Aucun, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=)

• Paramètres:
  • level> : Spécifie les niveaux d'index multi-niveaux à réinitialiser.
  • drop> : rejette l'index actuel si True ; ajoute une nouvelle colonne si False.
  • inplace> : Modifie le DataFrame en place si True ; renvoie un nouveau DataFrame si False.
  • col_level> : Spécifie le niveau des colonnes multi-niveaux à réinitialiser.
  • col_fill> : Remplit les valeurs manquantes dans les niveaux des colonnes.
• Type de retour : Renvoie un nouveau DataFrame siinplace>c'est faux; Aucun siinplace>est vrai

Eh bien, les pandas ont reset_index()> fonction. Donc, pour réinitialiser l'index à l'index entier par défaut commençant à 0, nous pouvons simplement utiliser lereset_index()>fonction. Voyons donc les différentes manières de réinitialiser l'index d'un DataFrame.

Qu'est-ce que la réinitialisation de l'index ?

Dans Python langage de programmation et la bibliothèque pandas, lereset_index>La méthode est utilisée pour réinitialiser l’index d’une trame de données. Lorsque vous effectuez des opérations sur un DataFrame dans des pandas, l'index du DataFrame peut changer ou devenir désordonné. Lereset_index>La méthode vous permet de réinitialiser l'index à l'index basé sur un nombre entier par défaut et de réinitialiser l'index dans Cadre de données Pandas éventuellement supprimer l'index actuel.

Réinitialiser l'index dans la trame de données Pandas

Il existe différentes méthodes à l'aide desquelles nous pouvons réinitialiser l'index dans Pandas Dataframe, nous expliquons certaines méthodes généralement utilisées avec des exemples.

• Créer son propre index sans supprimer l'index par défaut
• Créez votre propre index et supprimez l'index par défaut
• Réinitialiser son propre index et créer un index par défaut en tant qu'index
• Créer une colonne de Dataframe comme index et supprimer l'index par défaut
• Créer une colonne de Dataframe comme index sans supprimer l'index

Création du DataFrame Pandas

Ici, nous créons un exemple de Pandas Dataframe :

Python3

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Sortir:

   Name Age Address Qualification   0 Jai 27 Delhi Msc 1 Princi 24 Kanpur MA 2 Gaurav 22 Allahabad MCA 3 Anuj 32 Kannauj Phd 4 Geeku 15 Noida 10th>

Créer Propre index sans supprimer l'index par défaut

Dans cet exemple ci-dessous, le code utilise la bibliothèque pandas pour créer un DataFrame à partir des données des employés. Il définit un dictionnaire, définit un index personnalisé, le convertit en DataFrame, réinitialise l'index et imprime le résultat.

Python3

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Sortir:

   index Name Age Address Qualification   0 a Jai 27 Delhi Msc 1 b Princi 24 Kanpur MA 2 c Gaurav 22 Allahabad MCA 3 d Anuj 32 Kannauj Phd 4 e Geeku 15 Noida 10th>

Créez votre propre index et supprimez l'index par défaut

Dans cet exemple ci-dessous, le code utilise la bibliothèque pandas pour créer un DataFrame à partir des données des employés stockées dans un dictionnaire. Il définit un index personnalisé (« a » à « e »), puis imprime le DataFrame résultant, où l'index personnalisé remplace l'index numérique par défaut.

Python3

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Sortir:

   Name Age Address Qualification   a Jai 27 Delhi Msc b Princi 24 Kanpur MA c Gaurav 22 Allahabad MCA d Anuj 32 Kannauj Phd e Geeku 15 Noida 10th>

Réinitialiser son propre index et créer un index par défaut en tant qu'index

Dans cet exemple ci-dessous, le code crée un Pandas DataFrame à partir d'un dictionnaire de données d'employés avec un index personnalisé (« a » à « e »). Ensuite, il réinitialise l'index, en remplaçant l'index personnalisé par l'index numérique par défaut, puis imprime l'image résultante.

Python3

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Sortir :

mysql insérer dans

   Name Age Address Qualification   0 Jai 27 Delhi Msc 1 Princi 24 Kanpur MA 2 Gaurav 22 Allahabad MCA 3 Anuj 32 Kannauj Phd 4 Geeku 15 Noida 10th>

Créer une colonne comme index et supprimer l'index par défaut

Dans cet exemple ci-dessous, le code crée un Pandas DataFrame à partir des données des employés, définit un index personnalisé, puis modifie l'index en colonne « Âge » tout en supprimant l'index numérique par défaut. La trame de données finale est imprimée deux fois.

Python3

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espace linpy numpy

Sortir:

   Name Address Qualification   Age 27 Jai Delhi Msc 24 Princi Kanpur MA 22 Gaurav Allahabad MCA 32 Anuj Kannauj Phd 15 Geeku Noida 10th>

Créer une colonne de Dataframe comme index sans supprimer l'index

Dans cet exemple ci-dessous, le code crée un DataFrame à partir des données des employés, en utilisant initialement un index personnalisé. Ensuite, il définit la colonne « Âge » comme index, réinitialise l'index sans supprimer l'index numérique par défaut et imprime enfin le DataFrame résultant.

Python3

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Sortir:

    Age Name Address Qualification   0 27 Jai Delhi Msc 1 24 Princi Kanpur MA 2 22 Gaurav Allahabad MCA 3 32 Anuj Kannauj Phd 4 15 Geeku Noida 10th>