パンダ: 行のインデックスを 1 から再作成する方法

次の基本構文を使用して、パンダ データフレームの行のインデックスを 0 ではなく 1 から再インデックスできます。

 import pandas as pd
import numpy as np

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

NumPy arange()関数は、1 から始まり、DataFrame 全体の長さプラス 1 になるまで 1 ずつ増加する配列を作成します。

この配列は、DataFrame のインデックスとして使用されます。

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: Pandas DataFrame の行のインデックスを 1 から再作成します。

さまざまなバスケットボール選手に関する情報を含む次のパンダ データフレームがあるとします。

 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

現在のインデックスの範囲は 0 ～ 7 であることに注意してください。

インデックスから列の値を 1 から開始するように再インデックスするには、次の構文を使用できます。

 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

インデックス値は 1 から始まることに注意してください。

注 #1 : len()関数を使用して DataFrame 内の行数を見つける利点は、新しい配列を作成する前に DataFrame 内の行数を知る必要がないことです。インデックス値。

注 #2 : NumPy arange()関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的なタスクを実行する方法を説明します。

Pandasでインデックス名を削除する方法
Pandas で MultiIndex をフラット化する方法
Pandasのインデックスから一意の値を取得する方法