Cada fila en un marco de datos (es decir, nivel = 0) tiene un valor de índice, es decir, un valor de 0 a la ubicación de índice n-1 y hay muchas formas de convertir estos valores de índice en una columna en un marco de datos de pandas. Primero, creemos un dataframe de Pandas. Aquí, crearemos un marco de datos de Pandas con respecto a las calificaciones de los estudiantes en un tema en particular con las columnas número de rollo, nombre, puntaje, calificación y tema.
Ejemplo:
Python3
# importing the pandas library as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe Ab
AB = pd.DataFrame({'Roll Number': ['9917102206', '9917102250',
'9917102203', '9917102204',
'9917102231'],
'Name': ['TANYA', 'PREETIKA', 'KUSHAGRA',
'PRAKHAR','ASHISH'],
'Score': [99, 98, 50, 45,97],
'Grade': ['A+', 'A+', 'C+', 'C','A'],
'Subject': ['Operating Systems', 'Operating Systems',
'Operating Systems', 'Operating Systems',
'Operating Systems']})
# Printing the dataframe
AB
Producción:
MARCO DE DATOS CREADO
Método 1: crear una nueva columna de índice
Aquí aprenderemos a crear una nueva columna en el marco de datos existente como índice y agregar el valor de índice de cada fila (nivel = 0) a esa columna.
Python3
# importing the pandas library as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe Ab
AB = pd.DataFrame({'Roll Number': ['9917102206', '9917102250',
'9917102203', '9917102204',
'9917102231'],
'Name': ['TANYA', 'PREETIKA', 'KUSHAGRA',
'PRAKHAR','ASHISH'],
'Score': [99, 98, 50, 45,97],
'Grade': ['A+', 'A+', 'C+', 'C','A'],
'Subject': ['Operating Systems', 'Operating Systems',
'Operating Systems', 'Operating Systems',
'Operating Systems']})
# Adding a new index column to existing
# data frame and passing index value
AB['index'] = AB.index
# Printing the dataframe
AB
Producción:
Aquí, agregamos una nueva columna «índice» al marco de datos «AB» usando el valor de índice de cada fila en el marco de datos como un valor de argumento y convertimos el índice a la columna.
Método 2: Usar el método reset_index() y el método to_string()
Aquí demandaremos el método reset_index() para convertir el índice en una columna junto con un argumento en el lugar para reflejar el cambio continuamente y usaremos el método to_string() para ocultar el valor del índice que se muestra de forma predeterminada cada vez que se imprime un marco de datos.
Python3
#CREATING A DATAFRAME FOR STUDENTS PORTFOLIO
# importing the pandas library as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe Ab
AB = pd.DataFrame({'Roll Number': ['9917102206', '9917102250', '9917102203', '9917102204','9917102231'],
'Name': ['TANYA', 'PREETIKA', 'KUSHAGRA', 'PRAKHAR','ASHISH'],
'Score': [99, 98, 50, 45,97],
'Grade': ['A+', 'A+', 'C+', 'C','A'],
'Subject': ['Operating Systems', 'Operating Systems', 'Operating Systems', 'Operating Systems','Operating Systems']})
# importing the pandas library as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe Ab
AB = pd.DataFrame({'Roll Number': ['9917102206', '9917102250',
'9917102203', '9917102204',
'9917102231'],
'Name': ['TANYA', 'PREETIKA', 'KUSHAGRA',
'PRAKHAR','ASHISH'],
'Score': [99, 98, 50, 45,97],
'Grade': ['A+', 'A+', 'C+', 'C','A'],
'Subject': ['Operating Systems', 'Operating Systems',
'Operating Systems', 'Operating Systems',
'Operating Systems']})
# USING RESET_INDEX METHOD
# Adding a new index column to AB dataframe
AB.reset_index(level=0, inplace=True)
# HIDING THE DEFAULT INDEX VALUES AND
# PRINTING DATAFRAME
print( AB.to_string(index=False))
Producción:
UTILIZANDO EL MÉTODO RESET_INDEX
Aquí aplicamos el método reset_index al marco de datos dado y creamos el valor de índice predeterminado (igual a 0) pasándolo como argumento al método to_string.
Método 3: Usar multi_index
Aquí aprenderemos a crear columnas a partir de un marco de datos que tenga múltiples índices.
Ejemplo 1: Para multi-índice a columna
Python3
# importing the pandas library as pd
import pandas as pd
# ADDING MULTI INDEX TO DATA FRAME
new_index = pd.MultiIndex.from_tuples([('E4','ECE'),
('E5','ECE'),
('E6','ECE'),
('E7','ECE'),
('E8','ECE')],
names=['BATCH','BRANCH'])
# Creating the dataframe AB
data =({'Roll Number': ['9917102206', '9917102250',
'9917102203', '9917102204',
'9917102231'],
'Name': ['TANYA', 'PREETIKA', 'KUSHAGRA',
'PRAKHAR','ASHISH'],
'Score': [99, 98, 50, 45,97],
'Grade': ['A+', 'A+', 'C+', 'C','A'],
'Subject': ['Operating Systems', 'Operating Systems',
'Operating Systems', 'Operating Systems',
'Operating Systems']})
# COMBING DATA FRAME AND MULTI INDEX
# VALUES AND FORMING DATA FRAME
AB = pd.DataFrame(data, columns = ['Roll Number','Name','Score','Grade','Subject'],
index=new_index)
# MAKING MULTI INDEX NOW A PART OF COLUMN
# OF DATAFRAME
AB.reset_index(inplace=True)
AB
Producción:
Ejemplo 2: para hacer una columna específica de múltiples índices como una columna de marco de datos
Python3
# importing the pandas library as pd
import pandas as pd
# ADDING MULTI INDEX TO DATA FRAME
new_index = pd.MultiIndex.from_tuples([('E4','ECE'),
('E5','ECE'),
('E6','ECE'),
('E7','ECE'),
('E8','ECE')],
names=['BATCH','BRANCH'])
# Creating the dataframe AB
data =({'Roll Number': ['9917102206', '9917102250',
'9917102203', '9917102204',
'9917102231'],
'Name': ['TANYA', 'PREETIKA', 'KUSHAGRA',
'PRAKHAR','ASHISH'],
'Score': [99, 98, 50, 45,97],
'Grade': ['A+', 'A+', 'C+', 'C','A'],
'Subject': ['Operating Systems', 'Operating Systems',
'Operating Systems', 'Operating Systems',
'Operating Systems']})
# COMBING DATA FRAME AND MULTI INDEX
# VALUES AND FORMING DATA FRAME
AB = pd.DataFrame(data, columns = ['Roll Number','Name','Score','Grade','Subject'],
index=new_index)
# MAKING SPECIFIC COLUMN OF MULTI INDEX
# NOW A PART OF COLUMN OF DATAFRAME
AB.reset_index(inplace=True,level=['BATCH'])
# BATCH INDEX IS NOW A COLUMN OF DATAFRAME
AB
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por vipulpahuja y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA