Как перезаписать индексы в pandas?🐼✍️

Для перезаписи индексов в Pandas можно использовать метод set_index().

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Виктор'],
        'Возраст': [25, 30, 35],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань']}

df = pd.DataFrame(data)

# Перезапись индексов
df.set_index('Имя', inplace=True)

print(df)

В этом примере мы создаем DataFrame с именем, возрастом и городом. Затем мы используем метод set_index(), чтобы перезаписать индексы, указав столбец "Имя" как новый индекс. Мы также используем параметр inplace=True, чтобы изменения произошли в самом DataFrame.

Как перезаписать индексы в Pandas

В Pandas индексы предоставляют уникальные идентификаторы для строк или столбцов в DataFrame или Series. Иногда возникает необходимость перезаписать индексы, чтобы соответствовать требованиям анализа данных или выполнить определенные операции. В этой статье мы рассмотрим различные способы перезаписи индексов в Pandas.

1. Использование метода set_index

Метод set_index позволяет переопределить индексы DataFrame или Series на основе существующих столбцов. Например, если у вас есть DataFrame с колонкой "Номер заказа" и вы хотите использовать ее как новый индекс:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Номер заказа': ['Заказ1', 'Заказ2', 'Заказ3'],
                   'Товар': ['Товар1', 'Товар2', 'Товар3'],
                   'Количество': [10, 15, 20]})
                   
# Установка индекса на основе столбца 'Номер заказа'
df = df.set_index('Номер заказа')

print(df)

Результат:

          Товар  Количество
Номер заказа                  
Заказ1      Товар1         10
Заказ2      Товар2         15
Заказ3      Товар3         20

Как видно из примера, индексы были успешно перезаписаны на основе столбца 'Номер заказа'.

2. Использование метода reset_index

Метод reset_index позволяет сбросить индексы DataFrame или Series и восстановить стандартные целочисленные индексы. Например, если у вас есть DataFrame с пользовательским индексом и вы хотите вернуться к стандартным индексам:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'Товар': ['Товар1', 'Товар2', 'Товар3'],
                   'Количество': [10, 15, 20]})
                   
# Установка пользовательского индекса
df.index = ['Заказ1', 'Заказ2', 'Заказ3']

# Сброс пользовательского индекса и восстановление стандартных индексов
df = df.reset_index()

print(df)

Результат:

   index   Товар  Количество
0  Заказ1  Товар1         10
1  Заказ2  Товар2         15
2  Заказ3  Товар3         20

В результате вызова метода reset_index индексы были сброшены и восстановлены стандартные целочисленные индексы.

3. Использование функции reindex

Функция reindex предоставляет гибкую возможность перезаписи индексов в Pandas. Она может использоваться для создания новых индексов на основе существующих, а также для изменения порядка и добавления новых индексных значений.

Давайте рассмотрим несколько возможностей функции reindex:

Перезапись существующих индексов

import pandas as pd

# Создание Series
series = pd.Series([2, 4, 6], index=['A', 'B', 'C'])

# Перезапись индексов
series = series.reindex(['C', 'B', 'A'])

print(series)

Результат:

C    6
B    4
A    2
dtype: int64

В результате вызова функции reindex индексы были перезаписаны в новом порядке.

Добавление новых индексных значений

import pandas as pd

# Создание Series
series = pd.Series([2, 4, 6], index=['A', 'B', 'C'])

# Добавление новых индексных значений
series = series.reindex(['A', 'B', 'C', 'D'])

print(series)

Результат:

A    2.0
B    4.0
C    6.0
D    NaN
dtype: float64

В результате вызова функции reindex было добавлено новое индексное значение 'D', а также была добавлена соответствующая пустая ячейка значению 'NaN'.

Это были некоторые способы перезаписи индексов в Pandas. Используйте соответствующий метод или функцию в зависимости от вашей конкретной задачи, чтобы эффективно управлять индексами своих данных.