Pandas DataFrame.reset_index() 함수
Minahil Noor
2023년1월30일
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pandas.DataFrame.replace_index()의 구문 : -
예제 코드 :
DataFrame.reset_index()데이터 프레임의 인덱스를 재설정하는 메서드 -
예제 코드 :
DataFrame.reset_index()메서드를 사용하여 다중 인덱스 데이터 프레임의 인덱스를 재설정합니다
Python Pandas DataFrame.reset_index() 함수는 주어진 데이터 프레임의 색인을 재설정합니다. 이전 색인을 기본 색인으로 대체합니다. 주어진 데이터 프레임에 MultiIndex가있는 경우이 메서드는 모든 수준을 제거합니다.
pandas.DataFrame.replace_index()의 구문 :
DataFrame.replace_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill="")
매개 변수
level |
정수, 문자열, 튜플 또는 목록 유형 매개 변수입니다. 전달되면 함수는 전달 된 수준을 제거합니다. |
drop |
부울 매개 변수입니다. 데이터 프레임 열에 인덱스 삽입을 지정합니다. 인덱스를 기본 정수 인덱스로 재설정합니다. |
inplace |
부울 매개 변수입니다. 주어진 데이터 프레임을 수정하거나 새 개체를 만드는 것을 지정합니다. |
col_level |
정수 또는 문자열 유형 매개 변수입니다. 열에 여러 레벨이있는 경우 레이블이 삽입되는 레벨을 알려줍니다. |
col_fill |
객체 유형 매개 변수입니다. 열에 여러 수준이있는 경우 다른 수준의 이름이 지정되는 방식을 알려줍니다. |
반환
새 인덱스가있는 Dataframe을 반환하거나inplace = True인 경우 None을 반환합니다.
예제 코드 :DataFrame.reset_index()데이터 프레임의 인덱스를 재설정하는 메서드
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)
출력:
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
함수가 새 인덱스가있는 데이터 프레임을 반환했습니다.
다른 인덱스 열을 보지 않으려면drop = True매개 변수를 설정할 수 있습니다. 인덱스를 기본 인덱스 열로 재설정합니다.
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)
출력:
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
예제 코드 :DataFrame.reset_index()메서드를 사용하여 다중 인덱스 데이터 프레임의 인덱스를 재설정합니다
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)
출력:
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
이 함수는 인덱스를 재설정하고 기본 정수 인덱스를 추가했습니다.