الباندا: كيفية إعادة ضبط الفهرس بعد استخدام dropna()

يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي لإعادة تعيين فهرس الباندا DataFrame بعد استخدام الدالة dropna() لإسقاط الصفوف ذات القيم المفقودة:

 df = df. dropna (). reset_index (drop= True )

يوضح المثال التالي كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

مثال: إعادة تعيين الفهرس في Pandas بعد استخدام dropna()

لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالية التي تحتوي على معلومات حول مختلف لاعبي كرة السلة:

 import pandas as pd
import numpy as np

#create dataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, np.nan, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, np.nan, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, np.nan, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18.0 5.0 11.0
1 B NaN 7.0 8.0
2 C 19.0 7.0 10.0
3D 14.0 9.0 6.0
4 E 14.0 12.0 6.0
5 F 11.0 NaN 5.0
6G 20.0 9.0 NaN
7 H 28.0 4.0 12.0

لنفترض الآن أننا نستخدم الدالة dropna() لإزالة كافة الصفوف من DataFrame التي تحتوي على قيمة مفقودة في عمود:

 #drop rows with nan values in any column
df = df. dropna ()

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18.0 5.0 11.0
2 C 19.0 7.0 10.0
3D 14.0 9.0 6.0
4 E 14.0 12.0 6.0
7 H 28.0 4.0 12.0

لاحظ أن الفهرس لا يزال يحتوي على قيم الفهرس الأصلية لكل صف.

لإعادة ضبط الفهرس بعد استخدام الدالة dropna() ، يمكننا استخدام الصيغة التالية:

 #drop rows with nan values in any column
df = df. dropna (). reset_index (drop= True )

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18.0 5.0 11.0
1 C 19.0 7.0 10.0
2 D 14.0 9.0 6.0
3 E 14.0 12.0 6.0
4 H 28.0 4.0 12.0

لاحظ أنه تم حذف كل الصفوف ذات القيم المفقودة وإعادة تعيين قيم الفهرس.

تتراوح قيم الفهرس الآن من 0 إلى 4.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ المهام الشائعة الأخرى في الباندا:

كيفية طباعة Pandas DataFrame بدون فهرس
كيفية التصفية حسب قيمة الفهرس في الباندا
كيفية استخدام العمود الأول كفهرس في Pandas