Как изменить индекс в DataFrame pandas

    # Изменение индекса на столбец "Название"
    df.set_index("Название", inplace=True)

    # Изменение индекса на столбец "Дата" и сохранение старого индекса
    df.set_index("Дата", drop=False, inplace=True)
    

Как изменить индекс в dataframe в pandas

Приветствую! В этой статье мы рассмотрим, как изменить индекс в dataframe в библиотеке pandas. Dataframe в pandas - это таблица с метками строк и столбцов, и индекс позволяет нам однозначно идентифицировать строки в dataframe.

Использование функции set_index

Одним из способов изменить индекс в dataframe является использование функции set_index(). Эта функция позволяет нам выбрать один или несколько столбцов в качестве нового индекса.

Вот пример, демонстрирующий использование функции set_index():

import pandas as pd

# Создаем dataframe
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Michael', 'Olivia'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Sydney']}

df = pd.DataFrame(data)

# Изменяем индекс на столбец 'Name'
df.set_index('Name', inplace=True)

print(df)
    

В этом примере мы создаем dataframe с столбцами 'Name', 'Age' и 'City'. Затем мы используем функцию set_index(), чтобы изменить индекс на столбец 'Name'. Флаг inplace=True позволяет изменить dataframe без создания нового. Затем мы выводим измененный dataframe.

Использование функции reset_index

Если вы хотите удалить текущий индекс и восстановить стандартный числовой индекс, вы можете использовать функцию reset_index(). Эта функция удаляет текущий индекс и заменяет его числовым индексом от 0 до N-1, где N - количество строк в dataframe.

Вот пример использования функции reset_index():

import pandas as pd

# Создаем dataframe
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Michael', 'Olivia'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Sydney']}

df = pd.DataFrame(data)

# Изменяем индекс на столбец 'Name'
df.set_index('Name', inplace=True)

# Сбрасываем индекс
df.reset_index(inplace=True)

print(df)
    

В этом примере мы сначала устанавливаем индекс на столбец 'Name' с помощью функции set_index(). Затем мы используем функцию reset_index() для сброса индекса. Здесь также флаг inplace=True используется для изменения dataframe без создания нового.

Изменение индекса при чтении файла

Когда вы читаете файл и создаете dataframe с помощью функции pd.read_csv() или других аналогичных функций, вы можете указать столбец или столбцы, которые вы хотите использовать в качестве индекса при создании dataframe.

Вот пример использования функции pd.read_csv() с указанием столбца для индекса:

import pandas as pd

# Чтение файла и изменение индекса на столбец 'Name'
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='Name')

print(df)
    

В этом примере мы используем функцию pd.read_csv() для чтения файла 'data.csv' и устанавливаем столбец 'Name' в качестве индекса с помощью аргумента index_col='Name'.

Вывод

В этой статье мы рассмотрели различные способы изменения индекса в dataframe в библиотеке pandas. Мы использовали функции set_index() и reset_index(), а также показали, как изменить индекс при чтении файла. Обратите внимание, что мы воспользовались примерами кода, чтобы помочь вам лучше понять процесс.

Если у вас есть дополнительные вопросы или что-то не ясно, не стесняйтесь задавать их. Желаю вам успехов в работе с dataframe в pandas!