Vedremo l'esecuzione pratica di questa funzione in questo tutorial.
Esempio 1: utilizzo del metodo Pandas Series.Reset_Index() per reimpostare l'indice di una serie in modo da mantenere l'elenco di indici iniziale come colonna
In questa illustrazione viene utilizzato il metodo 'Series.reset_index()' per reimpostare l'indice di una serie Pandas e mantenere le modifiche nella copia della serie.
Il funzionamento del programma Python è iniziato trovando uno strumento adatto al nostro sistema per conformarsi allo script. Lo strumento 'Spyder' viene selezionato per l'esecuzione dei programmi.
Inizializziamo lo script caricando prima le librerie essenziali. Poiché il metodo 'Series.reset_index()' viene utilizzato dal toolkit Pandas, dobbiamo necessariamente caricarlo nel nostro ambiente Python. La libreria Pandas viene importata scrivendo lo script 'import pandas as pd'. La sezione 'as pd' in questa riga si riferisce alla creazione di 'pd' come alias della libreria 'Panda'. Quindi, non abbiamo bisogno di usare i 'Panda'. Scriviamo semplicemente 'pd' per accedere a qualsiasi funzionalità di Panda.
Il primo metodo a cui accediamo dal modulo Pandas utilizzando l'alias “pd” è il metodo “pd.Series”. Questo metodo è un metodo integrato di Panda per creare una serie con la matrice di valori fornita. Invochiamo questa funzione e specifichiamo i valori che sono “34”, “21”, “18”, “45”, “76”, “82”, “22”, “40”, “91”, “101”, e “8”. Inoltre, il nome della colonna viene definito utilizzando il parametro “nome” come “Dati”.
Dopodiché, inizializziamo una variabile 'new_index' e le assegniamo dei valori ma con la stessa lunghezza che abbiamo usato per i valori della serie. I valori per la variabile “nuovo_indice” sono “A01”, “A02”, “A03”, “A04”, “A05”, “A06”, “A07”, “A08”, “A09”, “A10” e “A11”. Usiamo i valori memorizzati in questa variabile per l'indice. Per impostare la colonna dell'indice della serie, invochiamo la proprietà 'Series.index' e le assegniamo la variabile 'new_index'. I valori memorizzati nel “nuovo_indice” vengono inseriti come indice della serie al posto dell'elenco di default dell'indice che parte da “0”. Infine, per vedere la serie con l'indice specificato, chiamiamo la funzione “print()” e passiamo la serie “Number” come input per stamparne il contenuto.
La serie risultante con gli indici specificati che hanno sostituito l'elenco degli indici di default viene visualizzata sul terminale.
Per ripristinare questo elenco di indici definiti dall'utente sull'elenco predefinito, utilizziamo il metodo 'Series.reset_index()' di Pandas.
Chiamiamo il metodo 'Series.reset_index()' per reimpostare l'elenco degli indici. Il nome della serie viene fornito come 'Numero' con il metodo 'reset_index()'. Pertanto, funziona controllando la serie e ripristinando l'elenco degli indici alle impostazioni predefinite. Per salvare queste modifiche, creiamo la variabile “Output” che genera una copia della serie con una lista di indice modificata. Utilizziamo la funzione 'print()' per visualizzare il contenuto 'output'.
Nell'immagine di output, possiamo vedere che viene visualizzato l'indice sequenziale predefinito. Inoltre, l'elenco di indici specificato viene aggiunto come una nuova colonna della serie con l'etichetta 'indice'.
Esempio 2: utilizzo del metodo Pandas Series.Reset_Index() per reimpostare l'indice di una serie e eliminare l'indice iniziale
Questa istanza mostra la tecnica per reimpostare l'indice di una serie Pandas utilizzando il metodo 'Series.reset_index()'. Inoltre, eliminiamo la colonna dell'indice inizialmente definita utilizzando il parametro 'drop' della funzione 'Series.reset_index()'.
Per l'esecuzione dello snippet di codice, importiamo prima la libreria Pandas come 'pd'. Quindi, esercitiamo un metodo da questo modulo Pandas attualmente caricato per creare una serie Pandas. Viene utilizzata la funzione 'pd.Series()' e viene fornita una matrice di valori per generare una serie utilizzando questi valori. I valori che abbiamo specificato per la costruzione della serie sono di tipo stringa. Questi valori sono “Nestle”, “Cadbury”, “Mars”, “Dove”, “Lindt”, “Godiva”, “Ghirardelli” e “Ferrero”. Usiamo il parametro 'nome' per etichettare questa colonna. Lo chiamiamo 'Brand' mentre creiamo una serie che contiene i nomi dei marchi di cioccolato. La lunghezza della serie è 8. Viene creato un oggetto della serie “Chocolates” e viene assegnato il risultato prodotto dall'invocazione del metodo Pandas “pd.Series()”.
Inoltre, viene creata e inizializzata una variabile 'identificatore' con questi valori 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' e 'H'. La lunghezza dei valori che contiene è la stessa della lunghezza dei valori per la serie. Ora cambiamo l'elenco di indici predefinito della serie e forniamo i valori della variabile 'identificatore' da utilizzare come indice. Per impostare l'indice si esercita la proprietà “Series.index”. Il nome della serie “Chocolates” è menzionato con la proprietà “.index”. Assegniamo la variabile 'identifier' alla proprietà index. La proprietà “index” estrae i valori conservati nella variabile “identifier” e ne fa l'elenco indice delle serie. Il metodo 'print()' viene infine invocato per stampare la serie 'Chocolates'.
La serie visualizzata nell'istantanea seguente mostra che abbiamo posizionato correttamente l'elenco di indici specificato anziché l'elenco di indici predefinito.
Ora, se vuoi ripristinare le impostazioni dell'indice, usa semplicemente il metodo Pandas 'Series.reset_index()'. Forniamo il nome della nostra serie con questo metodo. Ripristina semplicemente le impostazioni dell'indice sui valori predefiniti per quella particolare serie.
Invochiamo il metodo 'Series.reset_index()' e forniamo il nome della serie con esso come 'Chocolates'. Per memorizzare le serie con l'indice di default, creiamo una variabile “ser”. Ora, dobbiamo vedere questa serie. Per questo viene utilizzato il metodo 'print()'. Tra le parentesi, passiamo la variabile 'ser' in modo che visualizzi tutto ciò che questa variabile ha conservato.
La serie risultante viene visualizzata con l'elenco di indice predefinito. Ma anche l'elenco dell'indice inizialmente specificato è presente come colonna nella serie con il titolo 'indice'. Il metodo 'reset_index()' inserisce l'elenco di indice predefinito ma non ha rimosso l'elenco specificato per l'indice e lo mantiene invece come una nuova colonna.
Per eliminare l'elenco di indici inizialmente specificato che ora è aggiunto come colonna nella serie, utilizziamo un parametro nel metodo 'reset_index()'. Questo parametro è la 'goccia'. Accetta il valore booleano come input. Per impostazione predefinita, il valore del parametro 'drop' è impostato su 'False', il che significa che non elimina l'elenco di indice iniziale. Poiché vogliamo eliminare l'elenco di indice iniziale, dobbiamo cambiarne il valore in 'True'.
Passiamo semplicemente l'attributo 'drop' con il valore 'True' alla funzione 'Series.reset_index()'.
L'output di rendering mostra una serie che ora ha eliminato la colonna 'indice' e viene visualizzata con l'elenco di indici predefinito. Il risultato ottenuto è presentato nella seguente istantanea:
Conclusione
È possibile avere i set di dati in cui è specificato l'elenco degli indici da utilizzare al posto dell'elenco degli indici predefinito. Potrebbe essere necessario ripristinarlo alle impostazioni predefinite. Per questo motivo, Pandas ci fornisce il metodo 'Series.reset_index()'. Questo metodo modifica l'indice alle impostazioni predefinite. Abbiamo fornito due tecniche per utilizzare questo metodo. Per la prima illustrazione, abbiamo mantenuto l'elenco di indici inizialmente specificato nella serie risultante come colonna dopo aver aggiunto l'elenco di indici predefinito. L'altra tecnica ha dimostrato come eliminare l'elenco specificato dalla serie utilizzando il parametro 'drop'.