Pandas: so indizieren sie zeilen ab 1 neu

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die Zeilen eines Pandas-DataFrames beginnend bei 1 statt bei 0 neu zu indizieren:

 import pandas as pd
import numpy as np

df. index = np. arange (1, len (df)+1)

Die NumPy-Funktion arange() erstellt ein Array beginnend bei 1, das sich in Schritten von 1 erhöht, bis die Länge des gesamten DataFrame plus 1 erreicht ist.

Dieses Array wird dann als Index des DataFrame verwendet.

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Indizieren Sie die Zeilen des Pandas DataFrame neu, beginnend bei 1

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen über verschiedene Basketballspieler enthält:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})
                   
#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

Beachten Sie, dass der Index derzeit zwischen 0 und 7 liegt.

Um die Werte vom Index in die Spalte neu zu indizieren, sodass sie bei 1 beginnen, können wir die folgende Syntax verwenden:

 import numpy as np

#reindex values in index to start from 1
df. index = np. arange (1, len (df)+1)

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
1 A 18 5 11
2 B 22 7 8
3 C 19 7 10
4 D 14 9 6
5 E 14 12 6
6 F 11 9 5
7 G 20 9 9
8:28 a.m. 4:12

Beachten Sie, dass die Indexwerte jetzt bei 1 beginnen.

Hinweis Nr. 1 : Der Vorteil der Verwendung der Funktion len() zum Ermitteln der Anzahl der Zeilen im DataFrame besteht darin, dass wir nicht wissen müssen, wie viele Zeilen sich im DataFrame befinden, bevor wir das neue Array erstellen. Indexwerte.

Hinweis Nr. 2 : Die vollständige Dokumentation für die NumPy-Funktion arange() finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in Pandas ausführen:

So entfernen Sie den Indexnamen in Pandas
So reduzieren Sie MultiIndex in Pandas
So erhalten Sie in Pandas eindeutige Werte aus dem Index