Pandas: как добавить новый столбец с номерами строк

Есть два способа добавить новый столбец, содержащий номера строк, в DataFrame pandas:

Метод 1: используйте назначение()

 df = df. assign (row_number= range ( len (df)))

Способ 2: используйте reset_index()

 df[' row_number '] = df. reset_index (). index

Оба метода дают один и тот же результат.

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [5, 17, 7, 19, 12, 13, 9, 24],
                   ' assists ': [4, 7, 7, 6, 8, 7, 10, 11]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 5 4
1 B 17 7
2 C 7 7
3 D 19 6
4 E 12 8
5 F 13 7
6 G 9 10
7:24 a.m. 11

Пример 1. Используйте метод Assign() для добавления столбца с номером строки.

В следующем коде показано, как использовать функцию Assign() для добавления нового столбца с именем row_number , который отображает номер каждой строки в DataFrame:

 #add column that contains row numbers
df = df. assign (row_number= range ( len (df)))

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists row_number
0 to 5 4 0
1 B 17 7 1
2 C 7 7 2
3 D 19 6 3
4 E 12 8 4
5 F 13 7 5
6 G 9 10 6
7:24 11 7

Обратите внимание, что значения в столбце row_number варьируются от 0 до 7.

Пример 2. Используйте reset_index() для добавления столбца с номером строки.

В следующем коде показано, как использовать функцию reset_index() для добавления нового столбца с именем row_number , который отображает номер каждой строки в DataFrame:

 #add column that contains row numbers
df[' row_number '] = df. reset_index (). index

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists row_number
0 to 5 4 0
1 B 17 7 1
2 C 7 7 2
3 D 19 6 3
4 E 12 8 4
5 F 13 7 5
6 G 9 10 6
7:24 11 7

Обратите внимание, что значения в столбце row_number варьируются от 0 до 7.

Это соответствует результатам предыдущего примера.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Панды: как найти разницу между двумя столбцами
Панды: как найти разницу между двумя строками
Панды: как вычесть два столбца