Pandas: cara mengindeks ulang baris mulai dari 1

Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk mengindeks ulang baris pandas DataFrame mulai dari 1, bukan 0:

 import pandas as pd
import numpy as np

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

Fungsi NumPy arange() membuat array mulai dari 1 yang bertambah dengan kelipatan 1 hingga panjang keseluruhan DataFrame ditambah 1.

Array ini kemudian digunakan sebagai indeks DataFrame.

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.

Contoh: indeks ulang baris Pandas DataFrame mulai dari 1

Misalkan kita memiliki pandas DataFrame berikut yang berisi informasi tentang berbagai pemain bola basket:

 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

Perhatikan bahwa indeks saat ini berkisar antara 0 hingga 7.

Untuk mengindeks ulang nilai dari indeks ke kolom mulai dari 1, kita dapat menggunakan sintaks berikut:

 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

Perhatikan bahwa nilai indeks sekarang dimulai dari 1.

Catatan #1 : Keuntungan menggunakan fungsi len() untuk mencari jumlah baris di DataFrame adalah kita tidak perlu mengetahui berapa banyak baris di DataFrame sebelum membuat array baru. nilai indeks.

Catatan #2 : Anda dapat menemukan dokumentasi lengkap untuk fungsi NumPy arange() di sini .

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di panda:

Cara menghapus nama indeks di Pandas
Cara meratakan MultiIndex di Pandas
Cara mendapatkan nilai unik dari indeks di Pandas