🔍 Как добавить наименование индексации в Pandas

    import pandas as pd
    
    # Создание DataFrame
    data = {'Имя': ['Алиса', 'Боб', 'Карл'],
            'Возраст': [25, 30, 35],
            'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань']}
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # Присвоение названия индексу
    df.index.name = '№'
    
    # Вывод DataFrame с наименованием индекса
    print(df)
    

Как добавить наименование индексации в Pandas

В Pandas, индексация представляет собой способ доступа к данным в объекте DataFrame или Series. По умолчанию индексация осуществляется с использованием целочисленных значений, но иногда может быть полезно предоставить собственные имена индексов для удобства работы с данными. В этой статье я расскажу, как можно добавить и настраивать имена индексации в Pandas.

Использование метода set_index()

Метод set_index() позволяет задать столбец(ы) в DataFrame в качестве индекса. Пример использования:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Виктория', 'Георгий'],
        'Возраст': [25, 30, 35, 40],
        'Зарплата': [50000, 60000, 70000, 80000]}

df = pd.DataFrame(data)

# Установка столбца 'Имя' в качестве индекса
df.set_index('Имя', inplace=True)

print(df)

В результате выполнения данного кода вы увидите следующий вывод:

          Возраст  Зарплата
Имя                       
Анна           25     50000
Борис          30     60000
Виктория       35     70000
Георгий        40     80000

Теперь столбец 'Имя' стал индексом DataFrame. Помимо указания одного столбца, можно также передать список столбцов в качестве аргумента set_index(), чтобы создать составной индекс.

Установка имен индексации

После установки индекса вы можете задать имена индексных меток. Для этого можно использовать атрибут name у объекта индекса:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Виктория', 'Георгий'],
        'Возраст': [25, 30, 35, 40],
        'Зарплата': [50000, 60000, 70000, 80000]}

df = pd.DataFrame(data)

# Установка столбца 'Имя' в качестве индекса
df.set_index('Имя', inplace=True)

# Задание имени индекса
df.index.name = 'Сотрудник'

print(df)

В результате выполнения данного кода вы увидите следующий вывод:

           Возраст  Зарплата
Сотрудник                       
Анна            25     50000
Борис           30     60000
Виктория        35     70000
Георгий         40     80000

Теперь индекс имеет название 'Сотрудник'. Вы можете использовать любую другую строку вместо 'Сотрудник' в приведенном примере.

Сброс индексации

Если вам нужно сбросить индексацию и вернуть DataFrame к состоянию с числовыми индексами, вы можете использовать метод reset_index(). Пример использования:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Виктория', 'Георгий'],
        'Возраст': [25, 30, 35, 40],
        'Зарплата': [50000, 60000, 70000, 80000]}

df = pd.DataFrame(data)

# Установка столбца 'Имя' в качестве индекса
df.set_index('Имя', inplace=True)

# Сброс индексации
df.reset_index(inplace=True)

print(df)

В результате выполнения данного кода вы получите следующий вывод:

     Имя  Возраст  Зарплата
0    Анна       25     50000
1   Борис       30     60000
2    Виктория       35     70000
3  Георгий        40     80000

Теперь индексация возвратилась к исходному состоянию.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как добавить имена индексации в Pandas. Используя метод set_index(), вы можете задать столбцы в качестве индекса и настроить их имена с помощью атрибута name. Если вам необходимо сбросить индексацию, метод reset_index() поможет сделать это. Надеюсь, эта информация была полезной!