Pandas ajouter l'index

Pandas est une bibliothèque. Nous pouvons le décrire comme étant «open-source» et créé en grande partie pour le transfert rationnel et rapidement des données relationnelles ou taguées. Il fournit une variété de formats d'information et de méthodes de travail pour gérer les séries chronologiques et les données numériques. Les pandas sont rapides et offrent aux consommateurs d'excellentes performances et fiabilité. Dataframes dans «pandas» nous permet de stocker des informations dans un format tabulaire. Nous pouvons également ajouter «Index» à ces données tabulaires. Dans les données de séries chronologiques, l'indice devient de plus en plus important. Tout point de données au sein du DataFrame ou de la série peut être récupéré à l'aide de l'index, qui fonctionne comme une adresse. Ce tutoriel explique la méthode qui est utilisée pour ajouter «l'index» dans «Pandas». Essayons quelques exemples ici et vérifions comment les index sont ajoutés dans "Pandas".

Exemple 1:

Nous commençons par le premier exemple de ce tutoriel. Le logiciel que nous utilisons dans ce tutoriel est le logiciel «Sypder» et il est préférable d'effectuer les codes «Pandas» et «Python». Ici, au code, nous commençons à faire ce code en important les «Pandas en tant que PD». Nous l'utilisons ici afin que nous puissions facilement obtenir les méthodes «pandas» en mettant le «PD» au lieu de «pandas». Nous créons un «rapport» de données de données. Il contient cinq colonnes et quatre rangées. Nous ajoutons les informations sur les étudiants. Ensuite, nous avons mis «11», «Smith», «72», «67» et «77» dans la première rangée. La deuxième rangée contient «12», «lini», «78», «69» et «74».

Maintenant, vient la troisième rangée et nous avons «13», «Michael», «74», «56» et «55». Dans la dernière rangée, nous ajoutons «14», «alliés», «54», «76» et «67». Après cela, nous avons mis des noms de colonne qui sont «roll_no», «nom», «anglais», «mathématiques» et «science». Ensuite, nous utilisons «l'impression» pour afficher ce «rapport» à l'écran. Maintenant, nous définissons l'index en utilisant la méthode "set_index ()". Nous définissons le «roll_no» comme «l'index». Et puis, imprimez à nouveau.

Appuyez sur "Shift + Entrée". La sortie suivante rendra sur l'écran de la console du Sypder. Les premières données tabulaires ont l'index qui est automatiquement ajouté, mais nous ajoutons l'index et l'affichage ci-dessous. Dans les deuxièmes données tabulaires, le "roll_no" est l'index.

Exemple 2:

Dans le code précédent, nous avons créé un seul index mais maintenant dans ce code, nous sélectionnons plusieurs colonnes comme index. Nous importons les «Pandas en tant que PD» au début du code et nous avons un dataframe avec le nom «Progress». Nous y ajoutons des données et créons cinq colonnes. Nous avons d'abord mis les données en lignes, puis ajoutons les noms des colonnes après avoir ajouté les données dans les lignes. Nous rendons également cette dataframe.

Ensuite, nous utilisons la méthode «set_index» dans laquelle nous ajoutons deux noms de colonne pour les définir comme index. Nous sélectionnons «roll_no» et «nom» comme index. Nous mettons le support carré dans cette méthode "set_index ()" et ajoutant les noms des colonnes dans ce carré les séparant par une virgule ",". Ensuite, cette dataframe de «progrès» est également imprimée dans les éléments suivants avec deux index.

Dans le deuxième DataFrame, nous avons deux index qui sont «roll_no» et «nom». Cela signifie que nous pouvons facilement ajouter plusieurs index dans "Pandas" en utilisant la méthode "set_index".

Exemple 3:

Nous «importons» le «panda» comme le «PD», puis nous nous déplacons pour créer et initialiser une liste imbriquée avec le nom «étudiants». Nous avons «James», «35», «Sodan», «Australie», «85.96 ”et« 100 »dans la première liste. Et puis nous avons mis «Riti», «30», «Delhi», «Inde», «95.20 ”, et« 100 »comme deuxième liste. La troisième liste contient «Vansh», «39», «Delhi», «Inde», «85.25 ”et« 100 ». Et la quatrième liste a «William», «32», «Tokyo», «Japon», «74.21 ”et« 100 ». Dans la cinquième liste, nous insérons «Maychan», «34», «New York», «Us», «99.63 ”et« 100 ».

Maintenant, nous nous déplacons pour créer la dernière liste et ajouter des données dans cette liste. Nous ajoutons «Mike», «33», «Las Vegas», «Us», «47.28 ”et« 100 ». Maintenant, nous modifions cette liste imbriquée dans le dataframe et définissons le nom de DataFrame comme «données». Nous ajoutons également quelques noms de colonne car, dans DataFrame, les données seront rendues dans le formulaire de table. Nous ajoutons des noms de colonne qui sont «S_NAME», «S_AGE», «Current_City», «Current_loc», «OBT_MARKS» et «Total_marks». Ces noms apparaissent en haut comme le nom de la colonne. Nous définissons également certaines valeurs d'index ici qui sont «A», «B», «C», «D», «E» et «F» et imprimez cette «données» complètes «Data».

Nous définissons la colonne de flotteur «obt_marks» ci-dessous et la définissons comme l'index en le mettant simplement dans la méthode «set_index ()». Il modifie l'index précédent et définit les «obt_marks» comme index. Cela rend également sur l'écran de la console car nous utilisons la fonction «print ()».

La première colonne est l'index. Dans les premières données tabulaires, vous pouvez remarquer que les index sont ces valeurs que nous avons ajoutées précédemment. Dans l'illustration suivante, il modifie la colonne d'index et définit les «OBT_MARKS» comme index car nous avons modifié l'index précédent et défini le nouvel index dans notre code.

Exemple 4:

Dans le code précédent, il n'y avait qu'un seul index créé. Cependant, dans ce code, de nombreuses colonnes sont utilisées comme index. Au début du code, nous importons les «Pandas en tant que PD». Nous changeons le nom de la liste imbriquée et la définissons comme «StudentData». Le dataframe ici est «data1». Nous plaçons trois noms de colonne différents dans la méthode "set_index ()" car nous voulons ajouter trois index ici. Dans ce code, nous définissons le «s_name», «id» et «current_city» comme index.

Comme vous pouvez le voir dans les premières données tabulaires, l'index est la première colonne et les index sont les alphabets que nous avons ajoutés plus tôt. Vous pouvez afficher les trois index qui sont présents dans le deuxième DataFrame et les trois colonnes se sont déplacées vers le côté gauche de ces données tabulaires.

Exemple 5:

Nous créons le «dict» ici comme «Employee_Dict» et insérons certaines données dedans. Dans le nom, nous avons mis «Joe», «Nat» et «Harry». Dans le «salaire», nous ajoutons «2000», «2100» et «1900». Ensuite, nous ajoutons également «bonus» dans lequel nous insérons les «5%», «3%» et «2%». Ensuite, nous changeons ce «dict» dans le dataframe. La méthode «imprimer» est utilisée pour le rendu. Nous ajoutons les index de telle manière que l'index est défini et la colonne reste. Nous utilisons la méthode «set_index ()» dans laquelle nous ajoutons le «nom» pour le définir comme un index. Nous mettons également le «Drop = False» afin que la colonne de nom apparaisse comme l'index et comme la colonne.

Notez que deux colonnes ont le nom «nom» dans lequel le premier «nom» est l'index et l'autre «nom» est la colonne. Nous définissons l'index et gardons la colonne.

Conclusion

Ce tutoriel est créé pour vous aider à apprendre à «ajouter l'index» dans «Pandas». Nous exécutons plusieurs exemples en utilisant l'approche "set_index". Avec les scripts de code, les sorties sont rendues. Chaque code a été entièrement discuté ici. J'espère qu'il sera plus simple pour vous de savoir comment ajouter un index et quelle méthode est utilisée en «pandas» pour le faire.