Pandas: como reindexar linhas começando em 1

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para reindexar as linhas de um DataFrame do pandas começando em 1 em vez de 0:

 import pandas as pd
import numpy as np

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

A função NumPy arange() cria um array começando em 1 que aumenta em incrementos de 1 até o comprimento de todo o DataFrame mais 1.

Esta matriz é então usada como um índice do DataFrame.

O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo: reindexar as linhas do Pandas DataFrame começando em 1

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas que contém informações sobre vários jogadores de basquete:

 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

Observe que o índice atualmente varia de 0 a 7.

Para reindexar os valores do índice para a coluna a partir de 1, podemos usar a seguinte sintaxe:

 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

Observe que os valores do índice agora começam em 1.

Nota nº 1 : A vantagem de usar a função len() para encontrar o número de linhas no DataFrame é que não precisamos saber quantas linhas existem no DataFrame antes de criar o novo array. valores de índice.

Nota nº 2 : você pode encontrar a documentação completa para a função NumPy arange() aqui .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:

Como remover o nome do índice no Pandas
Como nivelar MultiIndex em Pandas
Como obter valores únicos do índice no Pandas