Pandas: як повторно індексувати рядки, починаючи з 1

Ви можете використовувати такий базовий синтаксис, щоб повторно індексувати рядки pandas DataFrame, починаючи з 1 замість 0:

 import pandas as pd
import numpy as np

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

Функція NumPy arange() створює масив, починаючи з 1, який збільшується з кроком 1 до довжини всього DataFrame плюс 1.

Потім цей масив використовується як індекс DataFrame.

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: переіндексуйте рядки Pandas DataFrame, починаючи з 1

Припустімо, що у нас є такий фрейм даних pandas, який містить інформацію про різних баскетболістів:

 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

Зауважте, що індекс наразі коливається від 0 до 7.

Щоб переіндексувати значення з індексу в стовпець, починаючи з 1, ми можемо використовувати такий синтаксис:

 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

Зверніть увагу, що значення індексу тепер починаються з 1.

Примітка №1 : перевага використання функції len() для визначення кількості рядків у DataFrame полягає в тому, що нам не потрібно знати, скільки рядків у DataFrame перед створенням нового масиву. значення індексу.

Примітка №2 : Ви можете знайти повну документацію для функції NumPy arange() тут .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові завдання в pandas:

Як видалити назву індексу в Pandas
Як звести MultiIndex у Pandas
Як отримати унікальні значення з індексу в Pandas