Funzione Pandas DataFrame.reset_index()
Minahil Noor
30 gennaio 2023
-
Sintassi di
pandas.DataFrame.replace_index(): -
Codici di esempio: Metodo
DataFrame.reset_index()per reimpostare l’indice di un Dataframe -
Codici di esempio: Metodo
DataFrame.reset_index()per reimpostare l’indice di un dataframe MultiIndex
La funzione Python Pandas DataFrame.reset_index() resetta l’indice del DataFrame dato. Sostituisce il vecchio indice con l’indice predefinito. Se il DataFrame fornito ha un MultiIndex, questo metodo rimuove tutti i livelli.
Sintassi di pandas.DataFrame.replace_index():
DataFrame.replace_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill="")
Parametri
level |
È un parametro di tipo intero, stringa, tupla o lista. Se superato, la funzione rimuoverà il livello passato. |
drop |
È un parametro booleano. Specifica l’inserimento dell’indice nella colonna del DataFrame. Reimposta l’indice sull’indice intero predefinito. |
inplace |
È un parametro booleano. Specifica la modifica del DataFrame dato o la creazione di un nuovo oggetto. |
col_level |
È un parametro di tipo stringa o intero. Indica in quale livello vengono inserite le etichette se le colonne hanno più livelli. |
col_fill |
È un parametro del tipo di oggetto. Indica come vengono denominati gli altri livelli se le colonne hanno più livelli. |
Ritorno
Restituisce il Dataframe con il nuovo indice o None se inplace=True.
Codici di esempio: Metodo DataFrame.reset_index() per reimpostare l’indice di un 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)
Produzione:
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 funzione ha restituito il DataFrame con un nuovo indice.
Se non desideri vedere un’altra colonna dell’indice, puoi impostare il parametro drop= True. Reimposta l’indice sulla colonna dell’indice predefinita.
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)
Produzione:
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
Codici di esempio: Metodo DataFrame.reset_index() per reimpostare l’indice di un dataframe 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)
Produzione:
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 funzione ha ripristinato l’indice e aggiunto l’indice intero predefinito.