Index de réinitialisation de la série Pandas
Nous verrons l'exécution pratique de cette fonction dans ce tutoriel.
Exemple 1: Utilisation de la série Pandas.Méthode reset_index () pour réinitialiser l'index d'une série pour conserver la liste d'index initiale en tant que colonne
Les séries.reset_index () ”La méthode est utilisée dans cette illustration pour réinitialiser l'index d'une série Pandas et conserver les modifications de la copie de la série.
Le fonctionnement du programme Python a commencé en trouvant un outil approprié pour que notre système complie le script. L'outil «Spyder» est choisi pour l'exécution des programmes.
Nous initialisons le script en chargeant d'abord les bibliothèques essentielles. En tant que «série.reset_index () ”La méthode est utilisée à partir de la boîte à outils Pandas, nous avons nécessairement besoin de le charger dans notre environnement Python. La bibliothèque Pandas est importée en écrivant le script «Importer pandas as pd». La section «As Pd» dans cette ligne fait référence à faire du «PD» un alias de la bibliothèque «Pandas». Par conséquent, nous n'avons pas besoin d'utiliser les «pandas». Nous écrivons simplement «PD» pour accéder à n'importe quelle fonctionnalité Pandas à la place.
La première méthode à laquelle nous accéderons à partir du module Pandas à l'aide de l'alias «PD» est le «PD.Méthode de la série. Cette méthode est une méthode intégrée de Pandas pour créer une série avec le tableau fourni de valeurs. Nous invoquons cette fonction et spécifions les valeurs qui sont «34», «21», «18», «45», «76», «82», «22», «40», «91», «101», et "8". De plus, le nom de la colonne est défini à l'aide du paramètre «Nom» comme «données».
Après cela, nous initialisons une variable «new_index» et lui attribuons certaines valeurs mais avec la même longueur que nous avons utilisée pour les valeurs de la série. Les valeurs de la variable "new_index" sont "A01", "A02", "A03", "A04", "A05", "A06", "A07", "A08", "A09", "A10" et "A11". Nous utilisons les valeurs stockées dans cette variable pour l'index. Pour définir la colonne d'index de la série, nous invoquons la «série.Index "Propriété et attribuez-le la variable" new_index ". Les valeurs stockées dans le «new_index» sont présentées comme l'index de la série au lieu de la liste par défaut de l'index qui commence à partir de «0». Enfin, pour voir la série avec l'index spécifié, nous appelons la fonction «print ()» et passons le «numéro» de la série comme entrée pour imprimer son contenu.
La série résultante avec les index spécifiés qui a remplacé la liste d'index par défaut est présenté sur le terminal.
Pour réinitialiser cette liste d'index définie par l'utilisateur à la liste par défaut, nous utilisons la série Pandas «Series.reset_index () ”Méthode.
Nous appelons la «série.reset_index () ”Méthode pour réinitialiser la liste d'index. Le nom de la série est fourni en tant que «numéro» avec la méthode «reset_index ()». Ainsi, il fonctionne en vérifiant la série et en réinitialisant la liste d'index aux paramètres par défaut. Pour enregistrer ces modifications, nous créons la variable «sortie» qui génère une copie de la série avec une liste d'index modifiée. Nous utilisons la fonction «print ()» pour afficher le contenu «sortie».
Dans l'image de sortie, nous pouvons voir que l'index séquentiel par défaut s'affiche. De plus, la liste d'index spécifiée est ajoutée en tant que nouvelle colonne de la série avec l'étiquette «index».
Exemple 2: Utilisation de la série Pandas.Méthode reset_index () pour réinitialiser l'index d'une série et supprimer l'index initial
Cette instance démontre la technique pour réinitialiser l'index d'une série Pandas en utilisant la «série.reset_index () ”Méthode. De plus, nous jetons la colonne d'index initialement définie à l'aide du paramètre «Drop» de la «série.reset_index () ”Fonction.
Pour l'exécution de l'extrait de code, nous importons d'abord la bibliothèque Pandas comme «PD». Ensuite, nous exerçons une méthode à partir de ce module Pandas actuellement chargé pour créer une série Pandas. Le «PD.Série () "La fonction est utilisée et nous lui fournissons un tableau de valeurs pour générer une série en utilisant ces valeurs. Les valeurs que nous avons spécifiées pour la construction de la série sont de type de données de chaîne. Ces valeurs sont «Nestlé», «Cadbury», «Mars», «Dove», «Lindt», «Godiva», «Ghirardelli» et «Ferrero». Nous utilisons le paramètre «Nom» pour étiqueter cette colonne. Nous le nommons «marque» alors que nous créons une série qui tient les noms des marques de chocolat. La longueur de la série est 8. Un objet de série «Chocolates» est créé et attribué le résultat produit à partir de l'invocation des pandas «PD.Méthode série () ”.
De plus, un «identifiant» variable est créé et initialisé avec ces valeurs «A», «B», «C», «D», «E», «F», «G» et «H». La longueur des valeurs qu'il contient est la même que la longueur des valeurs pour la série. Maintenant, nous modifions la liste d'index par défaut de la série et fournissons les valeurs de la variable «identifiant» à utiliser comme index. Pour définir l'index, la «série.Index »La propriété est exercée. Le nom de la série «Chocolates» est mentionné avec le «.Index »Propriété. Nous attribuons la variable «identifiant» à la propriété index. La propriété «Index» extrait les valeurs conservées dans la variable «identifiant» et en font la liste d'index des séries. La méthode «print ()» est finalement invoquée pour imprimer la série «Chocolates».
La série affichée dans l'instantané suivant montre que nous avons réussi à placer la liste d'index spécifiée au lieu de la liste d'index par défaut.
Maintenant, si vous souhaitez réinitialiser les paramètres d'index, utilisez simplement la série de méthode Pandas «.reset_index () ". Nous fournissons à notre nom de la série cette méthode. Il réinitialise simplement les paramètres d'index à la valeur par défaut de cette série particulière.
Nous invoquons la «série.reset_index () ”Méthode et fournissez le nom de la série en tant que« chocolats ». Pour stocker la série avec la liste d'index par défaut, nous créons une variable «Ser». Maintenant, nous devons voir cette série. Pour cela, la méthode «print ()» est utilisée. Dans ses accolades, nous passons la variable «SER» afin qu'elle affiche toute ce que cette variable a conservé.
La série résultante est affichée avec la liste d'index par défaut. Mais aussi, la liste d'index initialement spécifiée est présente comme une colonne de la série avec le titre «Index». La méthode «reset_index ()» place la liste d'index par défaut, mais elle n'a pas supprimé la liste spécifiée pour l'index et la maintient comme une nouvelle colonne à la place.
Pour éliminer la liste d'index initialement spécifiée qui est désormais annexée en tant que colonne de la série, nous utilisons un paramètre dans la méthode "reset_index ()". Ce paramètre est le «Drop». Il prend la valeur booléenne comme entrée. Par défaut, la valeur du paramètre «Drop» est définie sur «False», ce qui signifie qu'il ne supprime pas la liste d'index initiale. Parce que nous voulons éliminer la liste d'index initiale, nous devons changer sa valeur en «vrai».
Nous passons simplement l'attribut «Drop» avec la «vraie» valeur à la «série.reset_index () ”Fonction.
La sortie rendue montre une série qui a maintenant abandonné la colonne «Index» et s'affiche avec la liste d'index par défaut. Le résultat donné est présenté dans l'instantané suivant:
Conclusion
Vous pouvez avoir les ensembles de données dans lesquels votre liste d'index est spécifiée pour être utilisée au lieu de la liste d'index par défaut. Nous pourrions avoir besoin de le réinitialiser aux paramètres par défaut. Pour cette raison, Pandas nous fournit la «série.reset_index () ”Méthode. Cette méthode modifie l'index en paramètres par défaut. Nous avons fourni deux techniques pour utiliser cette méthode. Pour la première illustration, nous avons conservé la liste d'index initialement spécifiée dans la série résultante en tant que colonne après avoir ajouté la liste d'index par défaut. L'autre technique a démontré comment supprimer la liste spécifiée de la série à l'aide du paramètre «Drop».