Comment réinitialiser les index dans Pandas DataFrames : `reset_index()` contre `reindex()` ?

Réinitialisation des index dans les dataframes Pandas

Gérer des index manquants ou problématiques dans les dataframes Pandas peut être frustrant. Un scénario courant est la nécessité de réinitialiser les index après la suppression de certaines lignes, ce qui entraîne une séquence d'index dispersée. Pour résoudre ce problème, nous explorerons deux approches différentes pour la réinitialisation d'index dans les dataframes Pandas.

Méthode 1 : Utilisation de reset_index()

La méthode DataFrame.reset_index() fournit un moyen simple de réinitialiser les index. Cette méthode vous permet de spécifier si vous souhaitez conserver l'ancien index en tant que colonne dans le dataframe ou le supprimer complètement. Pour supprimer l'ancien index, utilisez la syntaxe suivante :

df = df.reset_index(drop=True)

Méthode 2 : Utilisation de reindex()

La méthode DataFrame.reindex() peut également être utilisée pour réinitialiser les index. Cependant, contrairement à reset_index(), il ne supprime pas automatiquement l'ancien index. Par conséquent, vous devez le supprimer manuellement par la suite.

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

Remarque : La méthode reindex() est moins couramment utilisée pour la réinitialisation de l'index car elle nécessite une suppression explicite de l'ancien index.

Conclusion

Lors de la réinitialisation des index dans les dataframes Pandas, DataFrame.reset_index() est la méthode préférée. Il fournit un moyen concis et efficace de réinitialiser et éventuellement de supprimer l’ancien index. N'oubliez pas d'utiliser le paramètre drop=True pour supprimer automatiquement l'ancien index et éviter toute confusion.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!