🔄 Reset index pandas: для чего это нужно?

Метод reset_index() в библиотеке pandas используется для сброса индексов в DataFrame. Он полезен, когда вы хотите удалить существующие индексы и создать новый числовой индекс. Вот простой пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'],
        'Age': [22, 26, 24]}
df = pd.DataFrame(data)

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

# Сброс индекса и создание нового числового индекса
df.reset_index(inplace=True)

print(df)

Вывод:

   Name  Age
0  John   22
1  Emma   26
2  Peter  24

В результате, мы сбросили индекс, и вместо него появился новый числовой индекс.

❗Важно: Сброс индекса в pandas ❗

Reset index - это метод, который позволяет сбросить индексы данных в объекте pandas DataFrame. При работе с данными, индексы могут быть установлены для упорядочивания, идентификации и доступа к конкретным строкам. Однако, иногда индексы могут оказаться не нужными или нарушают удобство работы. В таких случаях мы можем использовать метод reset_index() для переиндексации данных.

Давайте рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['Moscow', 'London', 'New York']}

df = pd.DataFrame(data)

# Вывод исходных данных
print("Исходный DataFrame:")
print(df)

# Сброс индекса
df_reset = df.reset_index()

# Вывод данных после сброса индекса
print("DataFrame после сброса индекса:")
print(df_reset)
    

В результате выполнения кода вы увидите, что индексы сброшены и добавлено новое числовое значение в столбце "index". Это позволяет удобно обращаться к каждой строке данных по новым, переупорядоченным индексам.

Иногда мы также можем столкнуться с ситуацией, когда индексы необходимо сбросить полностью, без сохранения их в обычный столбец. Для этого можно использовать параметр drop:

# Сброс индекса без сохранения в столбце
df_reset_drop = df.reset_index(drop=True)
    

Параметр drop=True удаляет старые индексы и не добавляет новый столбец с переиндексацией.

Теперь вы знаете, как использовать метод reset_index() для сброса индексов в pandas DataFrame. Это полезная операция при работе с данными, когда необходимо изменить способ доступа к строкам или привести данные к более удобному виду.