Trước tiên, chúng ta phải tạo khung dữ liệu với thông tin chi tiết về sinh viên và đặt chỉ mục bằng cách sử dụng hàm set_index[]
cú pháp
khung dữ liệu. set_index[[gấu trúc. Chỉ mục[[chỉ số_giá trị……. ]]]]
ở đâu
- dataframe là khung dữ liệu đầu vào
- Index_values là các giá trị được cung cấp dưới dạng chỉ mục cho khung dữ liệu
Thí dụ. Đặt cột chỉ mục cho tập dữ liệu. Cốt truyện ban đầu thực hiện rằng những thay đổi là rõ ràng
Python3
# import pandas module
import pandas as pd
# create dataframe with 3 columns
data= pd.DataFrame[{
______9import0import1import2import3import2import5import2import7import8
______20import0pandas as pd2import2pandas as pd4import2pandas as pd6import2pandas as pd8import8
______31______10 3import2 5import2 7import2 9# create dataframe with 3 columns0
Chúng tôi đang sử dụng ứng dụng “Spyder” để phát triển mã “gấu trúc” trong hướng dẫn này. Chúng tôi biết rằng một số hàm “gấu trúc” phải được nhập dưới dạng “pd”. Vì vậy, trước tiên chúng tôi nhập nó ở đây. Sau đó, chúng tôi đang phát triển DataFrame và lưu nó dưới dạng “Vechile_df”. Khung dữ liệu này chỉ được tạo khi chúng tôi sử dụng “pd. DataFrame[]” là phương thức của “gấu trúc”. Sau khi đặt phương thức này, chúng tôi tạo một số cột sẽ được chèn vào DataFrame. Chúng tôi đặt “Vehical_Name” là tên của cột. Trong cột này, chúng tôi thêm “WagonR, Land Cruiser, Bike, Mehran, Scooty, Cycle và Corolla”
Tiếp theo, chúng tôi thêm tên cột “Vehical_Year” và chúng tôi chèn “2001, 2016, 2005, 2000, 2015, 1999 và 2019”. Sau đó, chúng tôi có cột cuối cùng có tên là “Vehical_code” chứa mã cho tất cả các phương tiện mà chúng tôi đã thêm. Các mã này là “SW12, TH34, RM23, MO02, DL27, NP90 và ZL45”. Sau đó, chúng tôi đóng DataFrame. Bây giờ, chúng tôi chèn chỉ mục vào DataFrame này. Chúng tôi đặt những giá trị mà chúng tôi muốn chèn làm chỉ mục cho DataFrame này
Chúng tôi viết “V1, V2, V3, V4, V5, V6 và V7” và khởi tạo “V_index” với các giá trị này. Bây giờ, chúng tôi sử dụng “DataFrame. index” để thêm chỉ mục này vào DataFrame. Chúng tôi đặt tên của DataFramew là “Vehicle_df”. Sau đó, phương thức “index” và bằng phương thức này với biến “V_index” mà chúng tôi đã lưu trữ các giá trị chỉ mục. Bây giờ, các giá trị này được chèn vào DataFrame. Sau khi thêm các giá trị chỉ mục, chúng tôi in “Vehical_df” này trên màn hình
Chúng tôi nhấn “Shift + Enter” và kết quả được hiển thị trên màn hình. Chúng tôi chỉ hiển thị DataFrame “Vehicle_df” với một số giá trị chỉ mục. Ở đây, chỉ mục được hiển thị cho bạn. Chúng tôi chưa bỏ hoặc xóa chỉ mục này. Bây giờ, chúng tôi đang thêm nhiều dòng vào mã này để xóa chỉ mục được hiển thị trong kết quả bên dưới
Chúng tôi đang sử dụng phương thức “reset_index[]” trong ví dụ này. Chúng tôi khởi tạo “Vechile_df1” bằng phương thức này và đặt “drop= True” làm tham số của phương thức “reset_index[]” này. Thao tác này sẽ loại bỏ hoặc xóa các giá trị chỉ mục mà chúng tôi đã chèn vào DataFrame và lưu trữ DataFrame đã cập nhật trong “Vehicle_df1”. Sau đó, chúng tôi cũng kết xuất “Vehicle_df1” bằng cách đặt nó vào phương thức “print[]”
Khung dữ liệu được cập nhật sau khi xóa các giá trị chỉ mục được hiển thị trong kết quả này. Tại đây, bạn thấy rằng các giá trị chỉ mục xuất hiện trong kết quả trên đã bị xóa và một Khung dữ liệu cập nhật được hiển thị. Chúng tôi xóa các giá trị chỉ mục đó bằng cách sử dụng phương thức “reset_index[]” trong mã này
Ví dụ #02
Đây là ví dụ mới nơi chúng tôi sẽ sử dụng “. set_index” để loại bỏ chỉ mục của DataFrame. Khung dữ liệu đang được tạo và lưu dưới dạng “Medicine_df”. Chỉ khi chúng ta sử dụng chức năng “gấu trúc” “pd. DataFrame[]” DataFrame này có được hình thành không. Sau này, chúng tôi tạo một số cột nhất định sẽ thêm vào DataFrame. Chúng tôi nhập “Med_Code” làm tên cột và thêm “Jo456, Jo123, Ed876, Ro456, Ry890, Si234, Ni678, Pa442 và Jo491” vào cột này. Sau đó, tên cột “Med_Delivery” được thêm vào và các thành phố sau được thêm vào. “Delhi, Mexico, Los Angeles, Boson, Baljiam, Birmingham, San Jose, Austin và New York”
Sau đó, chúng tôi có cột “Purchase_Name” trong đó chúng tôi chèn “Smith, Leo, Lily, Liam, Jayden, Grace, Jessica, Samuel và Collum”. Cột cuối cùng trong DataFrame này là “Discount_%” chứa tỷ lệ phần trăm giảm giá cho tất cả các loại thuốc chúng tôi đã nhập. “4%, 3%, 7%, 3%, 6%, 2%, 7%, 0% và 2%” là tỷ lệ phần trăm mà chúng tôi đã thêm vào cột này. Chúng tôi hiện đang thêm chỉ mục vào DataFrame này
Là chỉ mục cho DataFrame này, chúng tôi thêm các giá trị mà chúng tôi muốn chèn. Ở đây, “M1, M2, M3, M4, M5, M6, M7, M8 và V9” được viết. Bây giờ, chúng tôi thêm chỉ mục này vào DataFrame bằng cách sử dụng “DataFrame. phương pháp chỉ số. Trước tiên, chúng tôi đặt tên Khung dữ liệu “Medicine_df”, tiếp theo là phương thức “chỉ mục” và chúng tôi đánh đồng phương thức này với biến “index_”, chứa các giá trị chỉ mục. Các giá trị này hiện đã được chèn vào DataFrame. Sau đó, chúng tôi in “Medical_df” này trên màn hình sau khi thêm các giá trị chỉ mục
Sau này, chúng tôi đang sử dụng phương thức “set_index” để bỏ hoặc xóa chỉ mục này. Khi chúng tôi sử dụng phương pháp này như được hiển thị, chỉ mục sẽ bị xóa và DataFrame được cập nhật sau đó được tạo. Chúng tôi in DataFrame đã cập nhật đó sau khi xóa chỉ mục đó tại đây
DataFrame đầu tiên hiển thị các giá trị chỉ mục từ M1 đến M9. Sau đó, chúng tôi xóa chỉ mục này và DataFrame mới được tạo không có các giá trị chỉ mục này cũng được hiển thị ở đây. Cột chỉ mục này được loại bỏ bằng cách sử dụng “. phương thức set_index[]”
Ví dụ #03
Trong ví dụ này, chúng tôi sử dụng cùng một DataFrame mà chúng tôi đã tạo trước đó trong ví dụ 2 và đặt “Med_Code” thành cột chỉ mục của DataFrame này. Bây giờ, cột chỉ mục sẽ là “Med_Code” cho DataFrame này. Lần này, chúng ta sẽ sử dụng phương thức “reset_index[]” để xóa cột chỉ mục khỏi DataFrame. Trong phương thức “reset_index[]”, chúng tôi đặt “drop= True”, nghĩa là chúng tôi muốn loại bỏ chỉ mục được tạo trong DataFrame và sau đó kết xuất DataFrame mà không có cột chỉ mục được tạo đó
Xuất hiện cột “Med_Code” là chỉ mục của DataFrame. Sau đó, chúng tôi xóa cột chỉ mục này bằng cách sử dụng phương thức “reset_index []” và cũng hiển thị DataFrame sau khi xóa cột chỉ mục này
Ví dụ #04
Chúng tôi cũng có thể xóa cột chỉ mục của tệp CSV bằng cách sử dụng phương thức “index_col”. Ở đây, trong mã đã cho này, chúng tôi đang chuyển sang thảo luận về cách thực hiện. Chúng tôi chỉ cần sử dụng phương thức “read_csv” của “gấu trúc” để đọc tệp CSV. Trong phương pháp này, chúng tôi cung cấp đường dẫn hoặc tên của tệp CSV có dữ liệu mà chúng tôi muốn đọc. Chúng tôi đặt “tập tin. csv” ở đây. Sau đó, chúng tôi sử dụng “index_col= False” để xóa chỉ mục khỏi tệp CSV và lấy DataFrame không có cột giá trị chỉ mục. Chúng tôi cũng kết xuất dữ liệu của tệp CSV sau khi thả cột chỉ mục tại đây
Tập tin. csv” được hiển thị và cột chỉ mục khỏi tệp này bị xóa vì chúng tôi sử dụng “index_col” và đặt thành “False” để xóa cột chỉ mục
Sự kết luận
Bạn đã học cách “xóa chỉ mục” trong “gấu trúc”. Chúng tôi đã trình bày giải thích kỹ lưỡng về hai phương pháp mà chúng tôi đã sử dụng để xóa các giá trị chỉ mục hoặc cột chỉ mục khỏi DataFrame. Chúng ta đã thảo luận rằng cả hai phương thức “reset_index[]” và “set_index[]” đều được sử dụng để xóa chỉ mục trong “pandas”. Bạn đã thấy cả tập lệnh mã và đầu ra trong hướng dẫn này