pandas 0.23 - Series.reset_index()

pandas.Series.reset_index




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pandas.Series.reset_index

Series.reset_index(level=None, drop=False, name=None, inplace=False) [source]

इंडेक्स रिसेट के साथ एक नया डाटाफ्रेम या सीरीज जेनरेट करें।

यह तब उपयोगी होता है जब सूचकांक को एक स्तंभ के रूप में माना जाना चाहिए, या जब सूचकांक अर्थहीन हो और दूसरे ऑपरेशन से पहले डिफ़ॉल्ट पर रीसेट करने की आवश्यकता हो।

पैरामीटर:

स्तर : int, str, tuple, या सूची, डिफ़ॉल्ट वैकल्पिक

एक मल्टीएंडेक्स के साथ एक श्रृंखला के लिए, केवल इंडेक्स से निर्दिष्ट स्तरों को हटा दें। डिफ़ॉल्ट रूप से सभी स्तरों को निकालता है।

ड्रॉप : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

नए डेटाफ़्रेम में कॉलम के रूप में सम्मिलित किए बिना, बस इंडेक्स को रीसेट करें।

नाम : वस्तु, वैकल्पिक

मूल श्रृंखला मान वाले कॉलम के लिए उपयोग करने का नाम। डिफ़ॉल्ट रूप से self.name उपयोग करता है। drop ट्रू होने पर इस तर्क को अनदेखा कर दिया जाता है।

निष्क्रिय : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

जगह में श्रृंखला को संशोधित करें (एक नई वस्तु न बनाएं)।

यह दिखाता है:

श्रृंखला या डेटाफ़्रेम

जब drop गलत है (डिफ़ॉल्ट), तो एक DataFrame वापस आ जाता है। नए बनाए गए कॉलम पहले DataFrame में आएंगे, उसके बाद मूल श्रृंखला मान होंगे। जब drop ट्रू होता है, तो एक Series वापस कर दी जाती है। किसी भी स्थिति में, यदि inplace=True , कोई मान नहीं दिया गया है।

यह भी देखें

DataFrame.reset_index
डेटाफ्रेम के लिए अनुरूप कार्य।

उदाहरण

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4], name='foo',
...               index=pd.Index(['a', 'b', 'c', 'd'], name='idx'))

डिफ़ॉल्ट सूचकांक के साथ एक DataFrame उत्पन्न करें।

>>> s.reset_index()
  idx  foo
0   a    1
1   b    2
2   c    3
3   d    4

नए कॉलम उपयोग के name को निर्दिष्ट करने के लिए।

>>> s.reset_index(name='values')
  idx  values
0   a       1
1   b       2
2   c       3
3   d       4

True पर डिफ़ॉल्ट सेट drop साथ एक नई श्रृंखला उत्पन्न करने के लिए।

>>> s.reset_index(drop=True)
0    1
1    2
2    3
3    4
Name: foo, dtype: int64

सही जगह पर एक नया सेट inplace जनरेट किए बिना श्रृंखला को अद्यतन करने के लिए। ध्यान दें कि इसके लिए drop=True भी आवश्यकता है।

>>> s.reset_index(inplace=True, drop=True)
>>> s
0    1
1    2
2    3
3    4
Name: foo, dtype: int64

level पैरामीटर मल्टी-लेवल इंडेक्स के साथ श्रृंखला के लिए दिलचस्प है।

>>> arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz']),
...           np.array(['one', 'two', 'one', 'two'])]
>>> s2 = pd.Series(
...     range(4), name='foo',
...     index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays,
...                                     names=['a', 'b']))

सूचकांक से एक विशिष्ट स्तर को हटाने के लिए, level उपयोग करें।

>>> s2.reset_index(level='a')
       a  foo
b
one  bar    0
two  bar    1
one  baz    2
two  baz    3

यदि level सेट नहीं किया जाता है, तो सभी स्तरों को सूचकांक से हटा दिया जाता है।

>>> s2.reset_index()
     a    b  foo
0  bar  one    0
1  bar  two    1
2  baz  one    2
3  baz  two    3