Fonction Pandas DataFrame.reset_index()

Minahil Noor 30 janvier 2023 Pandas Pandas DataFrame
  1. Syntaxe de la fonction pandas.DataFrame.replace_index() :
  2. Exemples de codes : DataFrame.reset_index() Méthode pour réinitialiser l’index d’une Dataframe
  3. Exemples de codes : DataFrame.reset_index() Méthode pour réinitialiser l’index d’une trame de données MultiIndex
Fonction Pandas DataFrame.reset_index()

La fonction Python Pandas DataFrame.reset_index() réinitialise l’index de la trame de données donnée. Elle remplace l’ancien index par l’index par défaut. Si la trame de données donnée a un MultiIndex, alors cette méthode supprime tous les niveaux.

Syntaxe de la fonction pandas.DataFrame.replace_index() :

DataFrame.replace_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill="")

Paramètres
level C’est un paramètre de type entier, chaîne, tuple ou liste. S’il est passé, la fonction supprimera le niveau passé.
drop Il s’agit d’un paramètre booléen. Il spécifie l’insertion d’un index dans la colonne de la trame de données. Il réinitialise l’index à l’index entier par défaut.
inplace Il s’agit d’un paramètre booléen. Il spécifie la modification du cadre de données donné ou la création d’un nouvel objet.
col_level Il s’agit d’un paramètre de type entier ou chaîne de caractères. Il indique le niveau dans lequel les étiquettes sont insérées si les colonnes ont plusieurs niveaux.
col_fill Il s’agit d’un paramètre de type objet. Il indique comment les autres niveaux sont nommés si les colonnes ont plusieurs niveaux.

Retourne

Il renvoie la Dataframe avec le nouvel index ou None si inplace=True.

Exemples de codes : DataFrame.reset_index() Méthode pour réinitialiser l’index d’une Dataframe

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.reset_index()
print("The Modified Data frame is: \n")
print(dataframe1)

Production :

The Original Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45
The Modified Data frame is: 

   index  Attendance    Name  Obtained Marks
0      0          60  Olivia              90
1      1         100    John              75
2      2          80   Laura              82
3      3          78     Ben              64
4      4          95   Kevin              45

La fonction a renvoyé la trame de données avec un nouvel index.

Si vous ne souhaitez pas voir une autre colonne d’index, alors vous pouvez définir le paramètre “drop=Vrai”. Cela réinitialisera l’index à la colonne d’index par défaut.

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.reset_index(drop= True)
print("The Modified Data frame is: \n")
print(dataframe1)

Production :

The Original Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45
The Modified Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45

Exemples de codes : DataFrame.reset_index() Méthode pour réinitialiser l’index d’une trame de données MultiIndex

import pandas as pd
import numpy as np

index = pd.MultiIndex.from_tuples([(1, 'Sarah'),
                                   (1, 'Peter'),
                                   (2, 'Harry'),
                                   (2, 'Monika')],
                                  names=['class', 'name'])
columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('Performance', 'max'),
                                     ('Grade', 'type')])
dataframe = pd.DataFrame([('Good', 'A'),
                   ( 'Best', 'A+'),
                   ( 'Bad', 'C'),
                   (np.nan, 'F')],
                  index=index,
                  columns=columns)            
print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.reset_index(drop= True)
print("The Modified Data frame is: \n")
print(dataframe1)

Production :

The Original Data frame is: 

             Performance Grade
                     max  type
class name                    
1     Sarah         Good     A
      Peter         Best    A+
2     Harry          Bad     C
      Monika         NaN     F
The Modified Data frame is: 

  Performance Grade
          max  type
0        Good     A
1        Best    A+
2         Bad     C
3         NaN     F

La fonction a réinitialisé l’index et ajouté l’index entier par défaut.

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