Bagaimanakah cara saya menetapkan semula indeks Pandas DataFrame selepas mengalih keluar baris?

Kaedah untuk Tetapkan Semula Indeks dalam Bingkai Data Pandas

Menetapkan semula indeks bingkai data mungkin diperlukan apabila anda mengalih keluar baris dan ingin menyimpan indeks berterusan. Dalam kes ini, anda mungkin menghadapi masalah mempunyai indeks yang tidak teratur seperti [1, 5, 6, 10, 11]. Untuk membetulkannya, panda menyediakan penyelesaian yang mudah dengan kaedah DataFrame.reset_index.

Contoh:

Pertimbangkan rangka data berikut dengan indeks yang tidak teratur :

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 3, 5, 7, 9], 'b': [2, 4, 6, 8, 10]}, index=[1, 5, 6, 10, 11])</code>

Penyelesaian:

Untuk menetapkan semula indeks, gunakan kaedah reset_index:

<code class="python">df = df.reset_index()</code>

Ini akan mencipta lajur baharu bernama 'indeks' dengan nilai indeks asal. Untuk mengalih keluar lajur ini, gunakan parameter jatuhkan:

<code class="python">df = df.reset_index(drop=True)</code>

Kini, bingkai data akan mempunyai indeks berterusan bermula dari 0:

<code class="python">print(df)

   a  b
0  1  2
1  3  4
2  5  6
3  7  8
4  9 10</code>

Kaedah Alternatif:

Daripada menugaskan semula bingkai data, anda boleh menggunakan parameter inplace untuk mengubah suai terus:

<code class="python">df.reset_index(drop=True, inplace=True)</code>

Nota: Menggunakan kaedah reindex tidak akan menetapkan semula indeks rangka data.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah cara saya menetapkan semula indeks Pandas DataFrame selepas mengalih keluar baris?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!