índice de cambio de pandas

«pandas“es una biblioteca popular de Python que puede funcionar con diferentes tipos de índices, p. B. numérico, categórico, fecha/hora o multinivel. «índices«son etiquetas que identifican las columnas y filas de un DataFrame dado. Los índices también se pueden usar para filtrar, ordenar, agrupar y fusionar datos en Python. El índice de Pandas DataFrame debe modificarse si queremos usar una columna diferente como índice o restablecer el índice al rango de enteros predeterminado. En este blog, aprenderá cómo cambiar el valor de índice de Pandas DataFrame utilizando el siguiente contenido:

¿Cómo cambiar el valor de índice de pandas DataFrame en Python?

Para cambiar el valor de índice de Pandas DataFrame, «Marco de datos.set_index()El método se utiliza en Python. Consulte la siguiente sintaxis para comprender mejor este concepto: DataFrame.set_index(keys, *, drop=True, append=False, inplace=False,check_integrity=False) Como se muestra en la sintaxis anterior:

• El «LlaveEl parámetro «especifica la columna o columnas que queremos usar como el nuevo índice. Puede ser un solo nombre de columna, una lista de nombres de columna o un objeto similar a una matriz.
• El «gotasEl parámetro «indica si se descartan o no las columnas configuradas como el nuevo índice. El «VERDADEROEl valor «significa que se eliminarán las columnas.
• El «adjuntarEl parámetro «» es el valor booleano que determina si el índice especificado debe o no agregarse al índice actual. El «INCORRECTO«significa que se sobrescribirá el índice existente.
• El «en su lugarEl parámetro es el valor booleano que determina si se modifica el DataFrame de entrada o se obtiene uno nuevo. El «INCORRECTOEl valor indica que se devolverá un nuevo DataFrame.
• El «Verificar integridadEl parámetro «determina si buscar o no valores duplicados en el nuevo índice. El «INCORRECTOEl valor «indica que no se realiza ninguna comprobación.

Ejemplo 1: Cambiar el valor del índice al designar una sola columna como el nuevo índice

En este ejemplo, el valor del índice se establece configurando «Viejo” Columna como nuevo índice: import pandasdf = pandas.DataFrame({‘id-no’: [‘2118’, ‘2122’, ‘2123’],’Apellido’: [‘Anna’, ‘Joseph’, ‘Henry’],’Edad’: [18, 27, 14],’Altura’: [5.9, 5.2, 6.10]})print(‘Date DataFrame:\n’,df)df = df.set_index(«age»)print(‘\nDataFrame After Set Specific Index:\n’,df) En el código anterior:

• El «pandasEl módulo ” se importa y el “pandas.DataFrame()La función se utiliza para crear Pandas DataFrame.
• El «df.set_index()El método toma el nombre de la columna como argumento y establece el índice del marco de datos.

Salida

La columna especificada «Viejo» se estableció como el índice de panda DataFrame.

Ejemplo 2: cambie el valor del índice configurando varias columnas como nuevo índice

Use el siguiente código para cambiar el valor del índice y establecer las múltiples columnas como el nuevo índice: import pandasdf = pandas.DataFrame({‘id-no’: [‘2118’, ‘2122’, ‘2123’],’Apellido’: [‘Anna’, ‘Joseph’, ‘Henry’],’Edad’: [18, 27, 14],’Altura’: [5.9, 5.2, 6.10]})print(‘Dado DataFrame:\n’, df)df = df.set_index([«age», «height»])print(‘\nDataFrame después de configurar un índice específico:\n’,df) Aquí en este código:

• Se añaden varios nombres de columna a «df.set_index()” para cambiar el índice predefinido y establecer las múltiples columnas como el nuevo índice de DataFrame.
• El DataFrame modificado se muestra en la pantalla con el «prensa()» Función.

Salida

El «Viejo» Y «Altura«Se han agregado columnas como un nuevo índice del DataFrame.

Ejemplo 3: agregar/establecer un índice personalizado al marco de datos de Pandas

Este ejemplo agrega un índice personalizado a Pandas DataFrame: import pandasdf = pandas.DataFrame({‘id-no’: [‘2118’, ‘2122’, ‘2123’],’Apellido’: [‘Anna’, ‘Joseph’, ‘Henry’],’Edad’: [18, 27, 14],’Altura’: [5.9, 5.2, 6.10]})print(‘Dado DataFrame:\n’, df)index_new = pandas.Index([‘A’, ‘B’, ‘C’])df = df.set_index(index_new)print(‘\nDataFrame After Setting Specific Index:\n’,df) En el código anterior:

• El «pandas.Index()El método crea un índice tomando los nuevos valores de índice en forma de lista.
• El «df.set_index()El método «toma el nuevo índice como argumento y establece el índice en el DataFrame de Panda.

Salida

El índice original de Pandas DataFrame se cambió a los valores personalizados recién especificados.

Diploma

El «Marco de datos.set_index()» El método se utiliza para establecer las columnas existentes únicas o múltiples como el índice del DataFrame de panda. También podemos modificar un índice existente con valores de índice personalizados escribiendo «Marco de datos.set_index()Método. Esta guía de Python presentó un análisis detallado del índice cambiante de panda DataFrame a través de numerosos ejemplos.