Как преобразовать индекс в столбце фрейма данных Pandas?
Каждая строка в фрейме данных (т.е. level = 0) имеет значение индекса, т. Е. Значение от 0 до n-1 местоположения индекса, и есть много способов преобразовать эти значения индекса в столбец во фрейме данных pandas. Во-первых, давайте создадим фрейм данных Pandas. Здесь мы создадим фреймворк Pandas относительно оценок учащихся по определенному предмету с номерами столбцов, именем, оценкой, оценкой и предметом.
Example:
Python3
# importing the pandas library as pdimport pandas as pd # Creating the dataframe AbAB = pd.DataFrame({"Roll Number": ["9917102206", "9917102250", "9917102203", "9917102204", "9917102231"], "Name": ["TANYA", "PREETIKA", "KUSHAGRA", "PRAKHAR","ASHISH"], "Score": [99, 98, 50, 45,97], "Grade": ["A+", "A+", "C+", "C","A"], "Subject": ["Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems"]}) # Printing the dataframeAB |
Выход:
РАМКА ДАННЫХ СОЗДАНА
Метод 1. Создание нового столбца индекса
Здесь мы научимся создавать новый столбец в существующем фрейме данных в качестве индекса и добавлять значение индекса каждой строки (уровень = 0) в этот столбец.
Python3
# importing the pandas library as pdimport pandas as pd # Creating the dataframe AbAB = pd.DataFrame({"Roll Number": ["9917102206", "9917102250", "9917102203", "9917102204", "9917102231"], "Name": ["TANYA", "PREETIKA", "KUSHAGRA", "PRAKHAR","ASHISH"], "Score": [99, 98, 50, 45,97], "Grade": ["A+", "A+", "C+", "C","A"], "Subject": ["Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems"]}) # Adding a new index column to existing# data frame and passing index value AB["index"] = AB.index# Printing the dataframeAB |
Выход:
Здесь мы добавили новый столбец «index» к кадру данных «AB», используя значение индекса каждой строки в кадре данных в качестве значения аргумента, и преобразовали индекс в столбец.
Метод 2: Использование reset_index () метод и метод to_string ()
Here we will sue reset_index() method to convert the index to a column along with inplace argument to reflect the change continuously and we will use the to_string() method for hiding the index value shown by default whenever a dataframe is printed.
Python3
#CREATING A DATAFRAME FOR STUDENTS PORTFOLIO# importing the pandas library as pdimport pandas as pd # Creating the dataframe AbAB = pd.DataFrame({"Roll Number": ["9917102206", "9917102250", "9917102203", "9917102204","9917102231"], "Name": ["TANYA", "PREETIKA", "KUSHAGRA", "PRAKHAR","ASHISH"], "Score": [99, 98, 50, 45,97], "Grade": ["A+", "A+", "C+", "C","A"], "Subject": ["Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems","Operating Systems"]}) # importing the pandas library as pdimport pandas as pd # Creating the dataframe AbAB = pd.DataFrame({"Roll Number": ["9917102206", "9917102250", "9917102203", "9917102204", "9917102231"], "Name": ["TANYA", "PREETIKA", "KUSHAGRA", "PRAKHAR","ASHISH"], "Score": [99, 98, 50, 45,97], "Grade": ["A+", "A+", "C+", "C","A"], "Subject": ["Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems"]}) # USING RESET_INDEX METHOD# Adding a new index column to AB dataframeAB.reset_index(level=0, inplace=True)# HIDING THE DEFAULT INDEX VALUES AND# PRINTING DATAFRAMEprint( AB.to_string(index=False)) |
Выход:
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА RESET_INDEX
Здесь мы применили метод reset_index к заданному фрейму данных и сделали значение индекса по умолчанию (равное 0), передав его в качестве аргумента методу to_string.
Метод 3: Использование multi_index
Здесь мы научимся создавать столбцы из фрейма данных, имеющего мультииндекс.
Example 1: For multi-index to column
Python3
# importing the pandas library as pdimport pandas as pd # ADDING MULTI INDEX TO DATA FRAMEnew_index = pd.MultiIndex.from_tuples([("E4","ECE"), ("E5","ECE"), ("E6","ECE"), ("E7","ECE"), ("E8","ECE")], names=["BATCH","BRANCH"])# Creating the dataframe ABdata =({"Roll Number": ["9917102206", "9917102250", "9917102203", "9917102204", "9917102231"], "Name": ["TANYA", "PREETIKA", "KUSHAGRA", "PRAKHAR","ASHISH"], "Score": [99, 98, 50, 45,97], "Grade": ["A+", "A+", "C+", "C","A"], "Subject": ["Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems"]}) # COMBING DATA FRAME AND MULTI INDEX# VALUES AND FORMING DATA FRAMEAB = pd.DataFrame(data, columns = ["Roll Number","Name","Score","Grade","Subject"], index=new_index)# MAKING MULTI INDEX NOW A PART OF COLUMN# OF DATAFRAMEAB.reset_index(inplace=True)AB |
Выход:
Пример 2: для создания определенного столбца из мультииндекса в качестве столбца фрейма данных
Python3
# importing the pandas library as pdimport pandas as pd # ADDING MULTI INDEX TO DATA FRAMEnew_index = pd.MultiIndex.from_tuples([("E4","ECE"), ("E5","ECE"), ("E6","ECE"), ("E7","ECE"), ("E8","ECE")], names=["BATCH","BRANCH"])# Creating the dataframe ABdata =({"Roll Number": ["9917102206", "9917102250", "9917102203", "9917102204", "9917102231"], "Name": ["TANYA", "PREETIKA", "KUSHAGRA", "PRAKHAR","ASHISH"], "Score": [99, 98, 50, 45,97], "Grade": ["A+", "A+", "C+", "C","A"], "Subject": ["Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems", "Operating Systems"]}) # COMBING DATA FRAME AND MULTI INDEX# VALUES AND FORMING DATA FRAMEAB = pd.DataFrame(data, columns = ["Roll Number","Name","Score","Grade","Subject"], index=new_index)# MAKING SPECIFIC COLUMN OF MULTI INDEX# NOW A PART OF COLUMN OF DATAFRAMEAB.reset_index(inplace=True,level=["BATCH"])# BATCH INDEX IS NOW A COLUMN OF DATAFRAMEAB |
Выход:
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.