So setzen Sie Indizes in Pandas DataFrames zurück: „reset_index()' vs. „reindex()'?

Indizes in Pandas-Datenrahmen zurücksetzen

Der Umgang mit fehlenden oder problematischen Indizes in Pandas-Datenrahmen kann frustrierend sein. Ein häufiges Szenario ist die Notwendigkeit, Indizes nach dem Entfernen bestimmter Zeilen zurückzusetzen, was zu einer verstreuten Indexsequenz führt. Um dieses Problem anzugehen, werden wir zwei verschiedene Ansätze zum Zurücksetzen des Index in Pandas-Datenrahmen untersuchen.

Methode 1: Verwendung von reset_index()

Die Methode DataFrame.reset_index() bietet eine einfache Möglichkeit, Indizes zurückzusetzen. Mit dieser Methode können Sie angeben, ob Sie den alten Index als Spalte im Datenrahmen beibehalten oder ganz löschen möchten. Um den alten Index zu löschen, verwenden Sie die folgende Syntax:

df = df.reset_index(drop=True)

Methode 2: Verwendung von reindex()

Die Methode DataFrame.reindex() kann ebenfalls verwendet werden um Indizes zurückzusetzen. Im Gegensatz zu reset_index() wird der alte Index jedoch nicht automatisch gelöscht. Daher müssen Sie es anschließend manuell löschen.

<code class="python">df = df.reindex()
del df['index']</code>

Hinweis: Die Methode reindex() wird seltener zum Zurücksetzen des Index verwendet, da sie ein explizites Löschen des alten Index erfordert.

Fazit

Beim Zurücksetzen von Indizes in Pandas-Datenrahmen ist DataFrame.reset_index() die bevorzugte Methode. Es bietet eine übersichtliche und effiziente Möglichkeit, den alten Index zurückzusetzen und optional zu entfernen. Denken Sie daran, den Parameter drop=True zu verwenden, um den alten Index automatisch zu verwerfen und Verwirrung zu vermeiden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo setzen Sie Indizes in Pandas DataFrames zurück: „reset_index()' vs. „reindex()'?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!