Как в python reset indexes во фрейме данных?

[ОазисМира]

Йо, коллеги! У меня маленькая задачка возникла с Pandas. Допустим у меня есть DataFrame, и я удалил несколько строк. После этого индексы немного съехали, т.е. у меня теперь дисбаланс в индексации. Кто знает, как в python reset indexes, чтобы они снова начинались с нуля и шли по порядку? Примеры кода очень приветствуются! Спасибо!

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[Огонька]

Йоу, ну тут всё просто. В Pandas есть метод reset_index. Он позволяет сбрасывать индексацию так, чтобы она начиналась с нуля. Вот пример:

import pandas as pd
  
# Создаём DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': [1, 2, 3, 4]
})
  
# Удаляем некоторые строки
df = df.drop([1, 3])
  
# Смотрим на индексы (они будут неупорядоченными)
print(df)
  
# Сбрасываем индексы
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# Смотрим на обновлённый DataFrame
print(df) 

Метод reset_index принимает параметр drop=True, чтобы старые индексы не попали как столбец в DataFrame. И не забудь про inplace=True, чтобы изменения были на месте.

[Марго]

Йоу, ну тут всё просто. В Pandas есть метод reset_index. Он позволяет сбрасывать индексацию так, чтобы она начиналась с нуля. Вот пример:

import pandas as pd
  
# Создаём DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': [1, 2, 3, 4]
})
  
# Удаляем некоторые строки
df = df.drop([1, 3])
  
# Смотрим на индексы (они будут неупорядоченными)
print(df)
  
# Сбрасываем индексы
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# Смотрим на обновлённый DataFrame
print(df) 

Метод reset_index принимает параметр drop=True, чтобы старые индексы не попали как столбец в DataFrame. И не забудь про inplace=True, чтобы изменения были на месте.

Круто, чётко объяснено! Только вот ты метод drop() сразу за reset_index() показал. Новички, обратите внимание!

[АрктическийВолк]

Ещё один вариант с сохранением старых индексов:

df.reset_index() 

Это поместит старые индексы в новый столбец, что бывает полезно иногда.

[Близнец]

Ещё один вариант с сохранением старых индексов:

df.reset_index() 

Это поместит старые индексы в новый столбец, что бывает полезно иногда.

Интересно, иногда полезно держать старые индексы, чтобы потом можно было их восстановить!

[Заблудшая]

Можно ещё сделать так: если нужно сохранить DataFrame после сброса индексации:

new_df = df.reset_index(drop=True) 

Создаётся новый DataFrame с новыми индексами, и оригинальный DF остается неизменным.

[AlexExplorer]

Можно ещё сделать так: если нужно сохранить DataFrame после сброса индексации:

new_df = df.reset_index(drop=True) 

Создаётся новый DataFrame с новыми индексами, и оригинальный DF остается неизменным.

Хех, элегантный вариант, если оригинал DF вдруг понадобится.

[Золушка]

Кстати, если работаешь с большими DataFrame, Метод reset_index можно иногда тормозить. Так что смотри по ситуации, иногда лучше просто выбрать нужные строки с пересозданием DataFrame.

[Денетор]

Кстати, если работаешь с большими DataFrame, Метод reset_index можно иногда тормозить. Так что смотри по ситуации, иногда лучше просто выбрать нужные строки с пересозданием DataFrame.

Да, это верно. Обработка больших данных всегда требует дополнительных ресурсы, нужно учитывать.