Praktinį šios funkcijos vykdymą pamatysime šioje pamokoje.
1 pavyzdys: Pandas Series.Reset_Index() metodo naudojimas iš naujo nustatyti serijos indeksą, kad pradinis indeksų sąrašas liktų kaip stulpelis
Šioje iliustracijoje naudojamas metodas „Series.reset_index()“, norint iš naujo nustatyti „Panda“ serijos indeksą ir išlaikyti pakeitimus serijos kopijoje.
„Python“ programos darbas prasidėjo ieškant tinkamo įrankio, kad mūsų sistema atitiktų scenarijų. „Spyder“ įrankis pasirenkamas programoms vykdyti.
Scenarijų inicijuojame pirmiausia įkeldami esmines bibliotekas. Kadangi Pandas įrankių rinkinyje naudojamas metodas „Series.reset_index()“, būtinai turime jį įkelti į savo Python aplinką. Pandų biblioteka importuojama parašant scenarijų „importuoti pandas kaip pd“. Šios eilutės skyrius „kaip pd“ reiškia „pd“ pavertimą „Pandas“ bibliotekos slapyvardžiu. Taigi mums nereikia naudoti „pandų“. Mes tiesiog rašome „pd“, kad pasiektume bet kurią „Panda“ funkciją.
Pirmasis metodas, kurį pasiekiame iš Pandas modulio naudodami „pd“ slapyvardį, yra „pd.Series“ metodas. Šis metodas yra įtaisytas Pandos metodas, skirtas sukurti seriją su pateiktu reikšmių masyvu. Mes iškviečiame šią funkciją ir nurodome reikšmes, kurios yra „34“, „21“, „18“, „45“, „76“, „82“, „22“, „40“, „91“, „101“, ir „8“. Be to, stulpelio pavadinimas apibrėžiamas naudojant parametrą „name“ kaip „Duomenys“.
Po to inicijuojame „new_index“ kintamąjį ir priskiriame jam kai kurias reikšmes, bet tokio pat ilgio, kokį naudojome serijos reikšmėms. „new_index“ kintamojo reikšmės yra „A01“, „A02“, „A03“, „A04“, „A05“, „A06“, „A07“, „A08“, „A09“, „A10“ ir „A11“. Indeksui naudojame šiame kintamajame saugomas reikšmes. Norėdami nustatyti serijos indekso stulpelį, iškviečiame ypatybę „Series.index“ ir priskiriame jai „new_index“ kintamąjį. Reikšmės, saugomos „new_index“, pateikiamos kaip serijos indeksas, o ne numatytasis indekso sąrašas, kuris prasideda nuo „0“. Galiausiai, norėdami pamatyti seriją su nurodytu indeksu, iškviečiame funkciją „print()“ ir perduodame seriją „Skaičius“ kaip įvestį, kad išspausdintume jos turinį.
Gautos serijos su nurodytais indeksais, kurios pakeitė numatytąjį indeksų sąrašą, rodomos terminale.
Norėdami iš naujo nustatyti šį vartotojo nustatytą indeksų sąrašą į numatytąjį sąrašą, naudojame Pandas „Series.reset_index()“ metodą.
Mes vadiname 'Series.reset_index()' metodą, kad iš naujo nustatytume indekso sąrašą. Serijos pavadinimas pateikiamas kaip „Skaičius“ naudojant „reset_index()“ metodą. Taigi, jis veikia tikrindamas serijas ir iš naujo nustatydamas indekso sąrašo numatytuosius nustatymus. Norėdami išsaugoti šiuos pakeitimus, sukuriame kintamąjį „Išvestis“, kuris generuoja serijos kopiją su pakeistu indeksų sąrašu. „Išvesties“ turiniui rodyti naudojame funkciją „print()“.
Išvesties paveikslėlyje matome, kad rodomas numatytasis nuoseklus indeksas. Taip pat nurodytas indeksų sąrašas pridedamas kaip naujas serijos stulpelis su etikete „indeksas“.
2 pavyzdys: Pandas Series.Reset_Index() metodo naudojimas serijos indeksui iš naujo nustatyti ir pradinio indekso atsisakymas
Šis pavyzdys demonstruoja Pandas serijos indekso nustatymo iš naujo metodą naudojant „Series.reset_index()“ metodą. Be to, iš pradžių apibrėžtą indekso stulpelį atmetame naudodami funkcijos „Series.reset_index()“ parametrą „drop“.
Norėdami vykdyti kodo fragmentą, pirmiausia importuojame Pandas biblioteką kaip „pd“. Tada mes naudojame metodą iš šiuo metu įkelto Pandas modulio, kad sukurtume Pandas seriją. Naudojama funkcija „pd.Series()“ ir mes jai pateikiame reikšmių masyvą, kad sugeneruotume seriją naudojant šias reikšmes. Vertės, kurias nurodėme serijos konstrukcijai, yra duomenų tipo eilutės. Šios reikšmės yra „Nestle“, „Cadbury“, „Mars“, „Dove“, „Lindt“, „Godiva“, „Ghirardelli“ ir „Ferrero“. Šiam stulpeliui pažymėti naudojame parametrą „name“. Kurdami seriją, kurioje yra šokolado prekių ženklų pavadinimai, pavadiname jį „prekės ženklu“. Serijos ilgis yra 8. Sukuriamas serijos objektas „Šokoladai“ ir jam priskiriamas rezultatas, gautas iškvietus Pandas „pd.Series()“ metodą.
Be to, sukuriamas kintamasis „identifikatorius“ ir inicijuojamas šiomis reikšmėmis „A“, „B“, „C“, „D“, „E“, „F“, „G“ ir „H“. Jame esančių reikšmių ilgis yra toks pat kaip ir serijos reikšmių ilgis. Dabar keičiame numatytąjį serijos indeksų sąrašą ir pateikiame kintamojo „identifikatoriaus“ reikšmes, kurios bus naudojamos kaip indeksas. Norint nustatyti indeksą, naudojama ypatybė „Series.index“. Serialo „Šokoladai“ pavadinimas minimas su „.index“ savybe. Rodyklės ypatybei priskiriame kintamąjį „identifikatorius“. Ypatybė „indeksas“ ištraukia reikšmes, išsaugotas kintamajame „identifikatorius“, ir padaro jas serijų indekso sąrašu. „Print()“ metodas galiausiai naudojamas spausdinant „Šokolado“ seriją.
Toliau pateiktoje momentinėje nuotraukoje rodoma serija rodo, kad sėkmingai įdėjome nurodytą indeksų sąrašą, o ne numatytąjį indeksų sąrašą.
Dabar, jei norite iš naujo nustatyti indekso nustatymus, tiesiog naudokite Pandas metodą „Series.reset_index()“. Šiuo metodu pateikiame savo serijos pavadinimą. Tai tiesiog iš naujo nustato tos konkrečios serijos rodyklės nustatymus į numatytuosius.
Mes iškviečiame metodą „Series.reset_index()“ ir pateikiame serijos pavadinimą kaip „Šokoladai“. Norėdami išsaugoti serijas su numatytuoju indeksų sąrašu, sukuriame kintamąjį „ser“. Dabar turime pamatyti šią seriją. Tam naudojamas „print()“ metodas. Skliaustuose perduodame kintamąjį „ser“, kad jis parodytų viską, ką šis kintamasis išsaugojo.
Gautos serijos rodomos naudojant numatytąjį indeksų sąrašą. Be to, iš pradžių nurodytas rodyklės sąrašas pateikiamas kaip stulpelis serijoje su pavadinimu „indeksas“. Metodas „reset_index()“ pateikia numatytąjį indeksų sąrašą, bet nepašalino nurodyto indekso sąrašo ir išsaugo jį kaip naują stulpelį.
Norėdami atmesti iš pradžių nurodytą indeksų sąrašą, kuris dabar pridedamas kaip serijos stulpelis, naudojame parametrą „reset_index()“ metodu. Šis parametras yra „lašas“. Kaip įvestis įvedama Būlio reikšmė. Pagal numatytuosius nustatymus parametro „drop“ reikšmė nustatyta į „False“, o tai reiškia, kad jis nepaleidžia pradinio indekso sąrašo. Kadangi norime pašalinti pradinį indeksų sąrašą, turime pakeisti jo reikšmę į „True“.
Tiesiog perduodame atributą „drop“ su „True“ reikšme funkcijai „Series.reset_index()“.
Pateiktoje išvestyje rodoma serija, kurios stulpelis „indeksas“ nukrito ir rodomas su numatytuoju indeksų sąrašu. Gautas rezultatas pateikiamas šioje momentinėje nuotraukoje:
Išvada
Galite naudoti duomenų rinkinius, kuriuose nurodytas jūsų rodyklės sąrašas, o ne numatytąjį indeksų sąrašą. Gali reikėti iš naujo nustatyti numatytuosius nustatymus. Dėl šios priežasties Pandas mums pateikia metodą „Series.reset_index()“. Šis metodas pakeičia indeksą į numatytuosius nustatymus. Pateikėme du šio metodo panaudojimo būdus. Pirmoje iliustracijoje iš pradžių nurodytą indeksų sąrašą palikome gautoje serijoje kaip stulpelį, pridėję numatytąjį indeksų sąrašą. Kita technika parodė, kaip iš serijos išmesti nurodytą sąrašą naudojant parametrą „drop“.