pandas 0.23 - DataFrame.reset_index()

pandas.DataFrame.reset_index




pandas

pandas.DataFrame.reset_index

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') [source]

मल्टी-लेवल इंडेक्स वाले डेटाफ़्रेम के लिए, इंडेक्स नामों के तहत कॉलम में लेबलिंग जानकारी के साथ नया डेटाफ़्रेम लौटाएं, यदि कोई नहीं है तो 'लेवल_0', 'लेवल_1' आदि को डिफ़ॉल्ट करें। एक मानक इंडेक्स के लिए, इंडेक्स नाम का उपयोग किया जाएगा (यदि सेट किया गया है), अन्यथा एक डिफ़ॉल्ट 'इंडेक्स' या 'लेवल_0' (यदि 'इंडेक्स' पहले से ही लिया गया है) का उपयोग किया जाएगा।

पैरामीटर:

स्तर : int, str, tuple, या सूची, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं

केवल इंडेक्स से दिए गए स्तरों को हटा दें। डिफ़ॉल्ट रूप से सभी स्तरों को निकालता है

ड्रॉप : बूलियन, डिफ़ॉल्ट गलत

इंडेक्स को डेटाफ्रेम कॉलम में सम्मिलित करने का प्रयास न करें। यह इंडेक्स को डिफॉल्ट पूर्णांक इंडेक्स पर रीसेट करता है।

निष्क्रिय : बूलियन, डिफ़ॉल्ट गलत

जगह में DataFrame संशोधित करें (एक नई वस्तु न बनाएं)

col_level : int या str, डिफ़ॉल्ट 0

यदि स्तंभों के कई स्तर हैं, तो निर्धारित करता है कि लेबल किस स्तर पर डाले गए हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से इसे पहले स्तर पर डाला जाता है।

col_fill : ऑब्जेक्ट, डिफ़ॉल्ट ''

यदि स्तंभों के कई स्तर हैं, तो यह निर्धारित करता है कि अन्य स्तरों का नाम कैसे दिया गया है। यदि कोई नहीं है तो सूचकांक नाम दोहराया जाता है।

यह दिखाता है:
resetted : DataFrame

उदाहरण

>>> df = pd.DataFrame([('bird',    389.0),
...                    ('bird',     24.0),
...                    ('mammal',   80.5),
...                    ('mammal', np.nan)],
...                   index=['falcon', 'parrot', 'lion', 'monkey'],
...                   columns=('class', 'max_speed'))
>>> df
         class  max_speed
falcon    bird      389.0
parrot    bird       24.0
lion    mammal       80.5
monkey  mammal        NaN

जब हम इंडेक्स को रीसेट करते हैं, तो पुराने इंडेक्स को एक कॉलम के रूप में जोड़ा जाता है, और एक नए अनुक्रमिक इंडेक्स का उपयोग किया जाता है:

>>> df.reset_index()
    index   class  max_speed
0  falcon    bird      389.0
1  parrot    bird       24.0
2    lion  mammal       80.5
3  monkey  mammal        NaN

स्तंभ के रूप में जोड़े जा रहे पुराने सूचकांक से बचने के लिए हम drop पैरामीटर का उपयोग कर सकते हैं:

>>> df.reset_index(drop=True)
    class  max_speed
0    bird      389.0
1    bird       24.0
2  mammal       80.5
3  mammal        NaN

आप reset_index साथ MultiIndex का भी उपयोग कर सकते हैं।

>>> index = pd.MultiIndex.from_tuples([('bird', 'falcon'),
...                                    ('bird', 'parrot'),
...                                    ('mammal', 'lion'),
...                                    ('mammal', 'monkey')],
...                                   names=['class', 'name'])
>>> columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('speed', 'max'),
...                                      ('species', 'type')])
>>> df = pd.DataFrame([(389.0, 'fly'),
...                    ( 24.0, 'fly'),
...                    ( 80.5, 'run'),
...                    (np.nan, 'jump')],
...                   index=index,
...                   columns=columns)
>>> df
               speed species
                 max    type
class  name
bird   falcon  389.0     fly
       parrot   24.0     fly
mammal lion     80.5     run
       monkey    NaN    jump

यदि अनुक्रमणिका के कई स्तर हैं, तो हम उनका सबसेट रीसेट कर सकते हैं:

>>> df.reset_index(level='class')
         class  speed species
                  max    type
name
falcon    bird  389.0     fly
parrot    bird   24.0     fly
lion    mammal   80.5     run
monkey  mammal    NaN    jump

यदि हम इंडेक्स को डिफॉल्ट रूप से नहीं छोड़ रहे हैं, तो इसे शीर्ष स्तर पर रखा गया है। हम इसे दूसरे स्तर पर रख सकते हैं:

>>> df.reset_index(level='class', col_level=1)
                speed species
         class    max    type
name
falcon    bird  389.0     fly
parrot    bird   24.0     fly
lion    mammal   80.5     run
monkey  mammal    NaN    jump

जब इंडेक्स को दूसरे स्तर के तहत डाला जाता है, तो हम निर्दिष्ट कर सकते हैं कि कौन सा पैरामीटर col_fill :

>>> df.reset_index(level='class', col_level=1, col_fill='species')
              species  speed species
                class    max    type
name
falcon           bird  389.0     fly
parrot           bird   24.0     fly
lion           mammal   80.5     run
monkey         mammal    NaN    jump

यदि हम col_fill लिए कोई नहीं के col_fill स्तर निर्दिष्ट करते हैं, तो इसे बनाया जाता है:

>>> df.reset_index(level='class', col_level=1, col_fill='genus')
                genus  speed species
                class    max    type
name
falcon           bird  389.0     fly
parrot           bird   24.0     fly
lion           mammal   80.5     run
monkey         mammal    NaN    jump