Cara menghapus kolom indeks di pandas (dengan contoh)

Terkadang Anda mungkin ingin menghapus kolom indeks dari pandas DataFrame dengan Python.

Karena pandas DataFrames dan Series selalu memiliki indeks, Anda tidak dapat benar-benar menghapus indeks tersebut, tetapi Anda dapat mengatur ulang indeks tersebut menggunakan potongan kode berikut:

 df. reset_index (drop= True , place= True )

Misalnya, kita memiliki pandas DataFrame berikut dengan indeks huruf:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#set index of DataFrame to be random letters
df = df. set_index ([pd. Index (['a', 'b', 'd', 'g', 'h', 'm', 'n', 'z'])])

#display DataFrame
df

        points assists rebounds
a 25 5 11
b 12 7 8
d 15 7 10
g 14 9 6
h 19 12 6
m 23 9 5
n 25 9 9
z 29 4 12

Kita dapat menggunakan fungsi reset_index() untuk mereset indeks sehingga menjadi daftar angka yang berurutan:

 #reset indexes
df. reset_index (drop= True , place= True )

#display DataFrame
df

        points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12

Perhatikan bahwa indeks sekarang berupa daftar angka dari 0 hingga 7.

Seperti disebutkan sebelumnya, indeks sebenarnya bukanlah sebuah kolom. Jadi, saat kita menggunakan perintah bentuk , kita melihat bahwa DataFrame memiliki 8 baris dan 3 kolom (bukan 4 kolom):

 #find number of rows and columns in DataFrame
df. shape

(8, 3)

Bonus: hapus indeks saat mengimpor dan mengekspor

Seringkali Anda mungkin ingin mengatur ulang indeks pandas DataFrame setelah membacanya dari file CSV. Anda dapat dengan cepat mengatur ulang indeks saat mengimpornya menggunakan potongan kode berikut:

 df = pd. read_csv ('data.csv', index_col= False )

Dan Anda dapat memastikan bahwa kolom indeks tidak ditulis ke file CSV selama ekspor dengan menggunakan potongan kode berikut:

 df. to_csv ('data.csv', index= False )

Sumber daya tambahan

Cara mengatur kolom sebagai indeks di Pandas
Cara menghapus baris dengan nilai NaN di Pandas
Cara mengurutkan nilai dalam Pandas DataFrame