Pandas DataFrame.reset_index() Funktion

Pandas DataFrame.reset_index() Funktion

  1. Syntax von pandas.DataFrame.replace_index():
  2. Beispiel-Codes: DataFrame.reset_index() Methode zum Zurücksetzen des Index eines DataFrames
  3. Beispiel-Codes: DataFrame.reset_index() Methode zum Zurücksetzen des Index eines MultiIndex-DataFrames

Python Pandas DataFrame.reset_index() Funktion setzt den Index des angegebenen DataFrames zurück. Sie ersetzt den alten Index durch den Standard-Index. Wenn der angegebene DataFrame einen MultiIndex hat, dann entfernt diese Methode alle Ebenen.

Syntax von pandas.DataFrame.replace_index():

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

Parameter

level Es ist ein Parameter vom Typ Integer, String, Tupel oder Liste. Wenn er übergeben wird, dann entfernt die Funktion das übergebene Level.
drop Es handelt sich um einen booleschen Parameter. Er legt fest, dass der Index in die Spalte des DataFrames eingefügt wird. Er setzt den Index auf den Standard-Ganzzahl-Index zurück.
inplace Dies ist ein boolescher Parameter. Er legt fest, dass der angegebene DataFrame geändert oder ein neues Objekt erstellt wird.
col_level Es handelt sich um einen Parameter vom Typ Integer oder String. Er gibt an, in welche Ebene die Beschriftungen eingefügt werden, wenn die Spalten mehrere Ebenen haben.
col_fill Es handelt sich um einen Parameter vom Typ Objekt. Er gibt an, wie die anderen Ebenen benannt werden, wenn die Spalten mehrere Ebenen haben.

Zurück

Gibt den Dataframe mit dem neuen Index zurück oder None, wenn inplace=True.

Beispiel-Codes: DataFrame.reset_index() Methode zum Zurücksetzen des Index eines DataFrames

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)

Ausgabe:

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

Die Funktion hat den DataFrame mit einem neuen Index zurückgegeben.

Wenn Sie keine weitere Indexspalte wünschen, dann können Sie den Parameter drop=True setzen. Dadurch wird der Index auf die Standard-Indexspalte zurückgesetzt.

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)

Ausgabe:

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

Beispiel-Codes: DataFrame.reset_index() Methode zum Zurücksetzen des Index eines MultiIndex-DataFrames

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)

Ausgabe:

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

Die Funktion hat den Index zurückgesetzt und den Standard-Ganzzahlindex hinzugefügt.

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