We zullen de praktische uitvoering van deze functie in deze tutorial zien.
Voorbeeld 1: De Pandas Series.Reset_Index()-methode gebruiken om de index van een serie te resetten om de initiële indexlijst als een kolom te behouden
De methode 'Series.reset_index()' wordt in deze illustratie gebruikt om de index van een Panda-serie opnieuw in te stellen en de wijzigingen in de kopie van de serie te behouden.
De werking van het Python-programma begon met het vinden van een geschikte tool voor ons systeem om aan het script te voldoen. De tool 'Spyder' wordt gekozen voor de uitvoering van de programma's.
We initialiseren het script door eerst de essentiële bibliotheken te laden. Omdat de methode 'Series.reset_index()' wordt gebruikt vanuit de Pandas-toolkit, moeten we deze noodzakelijkerwijs in onze Python-omgeving laden. De Pandas-bibliotheek wordt geïmporteerd door het script 'panda's importeren als pd' te schrijven. De sectie 'as pd' in deze regel verwijst naar het maken van de 'pd' een alias van de 'Pandas' -bibliotheek. Daarom hoeven we de 'panda's' niet te gebruiken. We schrijven gewoon 'pd' om in plaats daarvan toegang te krijgen tot elke Panda-functie.
De eerste methode die we vanuit de Pandas-module gebruiken met de alias 'pd' is de methode 'pd.Series'. Deze methode is een ingebouwde methode van Panda om een reeks te maken met de verstrekte reeks waarden. We roepen deze functie op en specificeren de waarden die '34', '21', '18', '45', '76', '82', '22', '40', '91', '101', en '8'. Ook wordt de naam van de kolom gedefinieerd met behulp van de parameter 'naam' als 'Gegevens'.
Daarna initialiseren we een 'new_index' -variabele en wijzen er enkele waarden aan toe, maar met dezelfde lengte die we hebben gebruikt voor de waarden in de reeks. De waarden voor de variabele 'new_index' zijn 'A01', 'A02', 'A03', 'A04', 'A05', 'A06', 'A07', 'A08', 'A09', 'A10' en 'A11'. De waarden die in deze variabele zijn opgeslagen, gebruiken we voor de index. Om de indexkolom van de reeks in te stellen, roepen we de eigenschap 'Series.index' op en wijzen deze de variabele 'new_index' toe. De waarden die zijn opgeslagen in de 'new_index' worden als de index van de reeks geplaatst in plaats van de standaardlijst van de index die begint bij '0'. Ten slotte, om de reeks met de gespecificeerde index te zien, roepen we de functie 'print()' aan en geven de reeks 'Nummer' door als invoer om de inhoud ervan af te drukken.
De resulterende reeks met de gespecificeerde indexen die de standaard indexlijst hebben vervangen, wordt getoond op de terminal.
Om deze door de gebruiker gedefinieerde indexlijst terug te zetten naar de standaardlijst, gebruiken we de Panda's 'Series.reset_index()'-methode.
We noemen de methode 'Series.reset_index()' om de indexlijst opnieuw in te stellen. De naam van de serie wordt gegeven als 'Nummer' met de methode 'reset_index()'. Het werkt dus door de serie te controleren en de indexlijst terug te zetten naar de standaardinstellingen. Om deze wijzigingen op te slaan, maken we de variabele 'Output' die een kopie van de reeks genereert met een gewijzigde indexlijst. We gebruiken de functie 'print()' om de inhoud van de 'uitvoer' weer te geven.
In de uitvoerafbeelding kunnen we zien dat de standaard sequentiële index wordt weergegeven. Ook wordt de opgegeven indexlijst toegevoegd als een nieuwe kolom van de reeks met het label 'index'.
Voorbeeld 2: De Pandas Series.Reset_Index()-methode gebruiken om de index van een serie te resetten en de initiële index te laten vallen
Deze instantie demonstreert de techniek om de index van een Pandas-serie opnieuw in te stellen met behulp van de methode 'Series.reset_index()'. Bovendien verwijderen we de aanvankelijk gedefinieerde indexkolom met behulp van de parameter 'drop' van de functie 'Series.reset_index()'.
Voor de uitvoering van het codefragment importeren we eerst de Pandas-bibliotheek als “pd”. Vervolgens oefenen we een methode uit deze momenteel geladen Pandas-module om een Pandas-serie te maken. De functie 'pd.Series()' wordt gebruikt en we geven er een reeks waarden aan om een reeks te genereren met deze waarden. De waarden die we voor de serieconstructie hebben opgegeven, zijn van het gegevenstype string. Deze waarden zijn 'Nestle', 'Cadbury', 'Mars', 'Dove', 'Lindt', 'Godiva', 'Ghirardelli' en 'Ferrero'. We gebruiken de parameter 'naam' om deze kolom te labelen. We noemen het 'Brand' omdat we een serie creëren die de namen van de chocolademerken bevat. De lengte van de serie is 8. Er wordt een serie-object 'Chocolades' gemaakt en het resultaat wordt toegewezen door het aanroepen van de Panda's 'pd.Series()'-methode.
Bovendien wordt een variabele 'identifier' gemaakt en geïnitialiseerd met deze waarden 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' en 'H'. De lengte van de waarden die het bevat is gelijk aan de lengte van de waarden voor de reeks. Nu wijzigen we de standaard indexlijst van de reeks en geven we de waarden van de 'identifier' -variabele die als index moeten worden gebruikt. Om de index in te stellen, wordt de eigenschap 'Series.index' uitgeoefend. De naam van de serie “Chocolade” wordt vermeld met de eigenschap “.index”. We kennen de variabele 'identifier' toe aan de eigenschap index. De eigenschap 'index' extraheert de waarden die zijn bewaard in de variabele 'identifier' en maakt ze tot de indexlijst van reeksen. De methode 'print()' wordt uiteindelijk aangeroepen om de reeks 'Chocolades' af te drukken.
De reeks die in de volgende momentopname wordt weergegeven, laat zien dat we met succes de opgegeven indexlijst hebben geplaatst in plaats van de standaard indexlijst.
Als u nu de indexinstellingen wilt resetten, gebruikt u gewoon de Pandas-methode 'Series.reset_index()'. We voorzien onze serienaam van deze methode. Het zet gewoon de indexinstellingen terug naar de standaardwaarden voor die specifieke serie.
We roepen de methode 'Series.reset_index()' aan en geven de serienaam mee als 'Chocolade'. Om de reeks met de standaard indexlijst op te slaan, maken we een variabele 'ser'. Nu moeten we deze serie zien. Hiervoor wordt de methode “print()” gebruikt. Binnen de accolades geven we de variabele 'ser' door, zodat deze weergeeft wat deze variabele heeft bewaard.
De resulterende reeks wordt weergegeven met de standaard indexlijst. Maar ook de aanvankelijk gespecificeerde indexlijst is als kolom in de reeks aanwezig met de titel 'index'. De methode 'reset_index()' plaatst de standaard indexlijst, maar heeft de opgegeven lijst voor de index niet verwijderd en houdt deze in plaats daarvan als een nieuwe kolom.
Om de aanvankelijk gespecificeerde indexlijst die nu als kolom in de reeks is toegevoegd te verwijderen, gebruiken we een parameter in de 'reset_index()'-methode. Deze parameter is de “drop”. Het neemt de Booleaanse waarde in als invoer. De waarde van de parameter 'drop' is standaard ingesteld op 'False', wat betekent dat de initiële indexlijst niet wordt verwijderd. Omdat we de initiële indexlijst willen verwijderen, moeten we de waarde ervan wijzigen in 'True'.
We geven het kenmerk 'drop' met de waarde 'True' gewoon door aan de functie 'Series.reset_index()'.
De gerenderde uitvoer toont een reeks die nu de kolom 'index' heeft laten vallen en wordt weergegeven met de standaard indexlijst. Het verkregen resultaat wordt weergegeven in de volgende momentopname:
Conclusie
U kunt de datasets waarin uw indexlijst is opgegeven, gebruiken in plaats van de standaardindexlijst. Mogelijk moeten we het terugzetten naar de standaardinstellingen. Om deze reden biedt Pandas ons de methode 'Series.reset_index()'. Deze methode wijzigt de index naar de standaardinstellingen. We hebben twee technieken gegeven om deze methode te gebruiken. Voor de eerste illustratie hebben we de aanvankelijk gespecificeerde indexlijst in de resulterende reeks als een kolom behouden na het toevoegen van de standaard indexlijst. De andere techniek demonstreerde hoe de gespecificeerde lijst uit de serie kan worden verwijderd met behulp van de parameter 'drop'.