このチュートリアルでは、この関数の実際の実行について説明します。
例 1: Pandas の Series.Reset_Index() メソッドを使用してシリーズのインデックスをリセットし、最初のインデックス リストを列として保持する
この図では、「Series.reset_index()」メソッドを使用して、Pandas シリーズのインデックスをリセットし、シリーズのコピーに変更を保持しています。
Python プログラムの作業は、システムがスクリプトをコンパイルするのに適したツールを見つけることから始まりました。プログラムの実行には「Spyder」ツールが選択されます。
最初に重要なライブラリをロードしてスクリプトを初期化します。 「Series.reset_index()」メソッドは Pandas ツールキットから採用されているため、必ず Python 環境にロードする必要があります。 Pandas ライブラリは、「pandas を pd としてインポート」スクリプトを記述することでインポートされます。この行の「as pd」セクションは、「pd」を「Pandas」ライブラリのエイリアスにすることを示しています。したがって、「パンダ」を使用する必要はありません。代わりに、Pandas 機能にアクセスするために「pd」と書くだけです。
「pd」エイリアスを使用して Pandas モジュールからアクセスする最初のメソッドは、「pd.Series」メソッドです。このメソッドは、提供された値の配列でシリーズを作成する Pandas 組み込みメソッドです。この関数を呼び出して、「34」、「21」、「18」、「45」、「76」、「82」、「22」、「40」、「91」、「101」の値を指定します。と「8」。また、列の名前は、「name」パラメーターを「Data」として使用して定義されます。
その後、「new_index」変数を初期化し、それにいくつかの値を割り当てますが、シリーズの値に使用したのと同じ長さです。 「new_index」変数の値は、「A01」、「A02」、「A03」、「A04」、「A05」、「A06」、「A07」、「A08」、「A09」、「A10」、および「A11」。この変数に格納されている値をインデックスに使用します。シリーズのインデックス列を設定するには、「Series.index」プロパティを呼び出し、それに「new_index」変数を割り当てます。 「new_index」に格納された値は、「0」から始まるインデックスのデフォルト リストの代わりに、シリーズのインデックスとして配置されます。最後に、指定されたインデックスを持つシリーズを表示するために、「print()」関数を呼び出し、シリーズ「Number」を入力として渡してその内容を印刷します。
デフォルトのインデックス リストを置き換えた、指定されたインデックスを持つ結果のシリーズが端末に表示されます。
このユーザー定義のインデックス リストをデフォルト リストにリセットするには、Pandas の「Series.reset_index()」メソッドを使用します。
「Series.reset_index()」メソッドを呼び出して、インデックス リストをリセットします。シリーズの名前は、「reset_index()」メソッドで「Number」として提供されます。したがって、シリーズをチェックし、インデックスリストをデフォルト設定にリセットすることで機能します。これらの変更を保存するために、インデックス リストが変更されたシリーズのコピーを生成する「出力」変数を作成します。 「出力」コンテンツを表示するには、「print()」関数を使用します。
出力イメージでは、デフォルトのシーケンシャル インデックスが表示されていることがわかります。また、指定された索引リストは、「索引」ラベルが付いたシリーズの新しい列として追加されます。
例 2: Pandas の Series.Reset_Index() メソッドを使用してシリーズのインデックスをリセットし、初期インデックスを削除する
このインスタンスは、「Series.reset_index()」メソッドを使用して Pandas シリーズのインデックスをリセットする手法を示しています。さらに、「Series.reset_index()」関数の「drop」パラメーターを使用して、最初に定義されたインデックス列を破棄します。
コード スニペットを実行するには、まず Pandas ライブラリを「pd」としてインポートします。次に、この現在読み込まれている Pandas モジュールのメソッドを実行して、Pandas シリーズを作成します。 「pd.Series()」関数が採用され、値の配列を提供して、これらの値を使用してシリーズを生成します。系列の構築に指定した値は、文字列データ型です。これらの値は、「Nestle」、「Cadbury」、「Mars」、「Dove」、「Lindt」、「Godiva」、「Ghirardelli」、および「Ferrero」です。 「name」パラメーターを使用して、この列にラベルを付けます。チョコレートブランドの名前を冠したシリーズを作成するため、「ブランド」と名付けました。シリーズの長さは 8 です。シリーズ オブジェクト「Chocolates」が作成され、Pandas の「pd.Series()」メソッドの呼び出しから生成された結果が割り当てられます。
さらに、変数「識別子」が作成され、これらの値「A」、「B」、「C」、「D」、「E」、「F」、「G」、および「H」で初期化されます。含まれる値の長さは、シリーズの値の長さと同じです。ここで、シリーズのデフォルトのインデックス リストを変更し、インデックスとして使用される「識別子」変数の値を提供します。インデックスを設定するには、「Series.index」プロパティを使用します。シリーズ名「Chocolates」は「.index」プロパティで記載されています。 「identifier」変数を index プロパティに割り当てます。 「index」プロパティは、「identifier」変数に保存されている値を抽出し、シリーズのインデックス リストにします。 「print()」メソッドは、「チョコレート」シリーズを印刷するために最終的に呼び出されます。
次のスナップショットに表示されているシリーズは、デフォルトのインデックス リストではなく、指定されたインデックス リストを正常に配置したことを示しています。
ここで、インデックス設定をリセットする場合は、Pandas メソッド「Series.reset_index()」を使用するだけです。このメソッドでシリーズ名を提供します。その特定のシリーズのインデックス設定をデフォルトにリセットするだけです。
「Series.reset_index()」メソッドを呼び出し、シリーズ名を「Chocolates」として提供します。シリーズをデフォルトのインデックス リストに保存するには、変数「ser」を作成します。今、私たちはこのシリーズを見る必要があります。これには、「print()」メソッドが使用されます。中かっこ内で「ser」変数を渡し、この変数が保持しているものをすべて表示します。
結果のシリーズは、デフォルトの索引リストとともに表示されます。また、最初に指定された索引リストは、「索引」タイトルのシリーズの列として存在します。 「reset_index()」メソッドはデフォルトのインデックス リストを配置しますが、インデックスに指定されたリストを削除せず、代わりに新しい列として保持します。
一連の列として現在追加されている、最初に指定されたインデックス リストを破棄するには、「reset_index()」メソッドのパラメーターを使用します。このパラメータは「ドロップ」です。ブール値を入力として受け取ります。デフォルトでは、「drop」パラメータの値は「False」に設定されています。これは、初期インデックス リストを削除しないことを意味します。最初のインデックス リストを削除したいので、その値を「True」に変更する必要があります。
「ドロップ」属性を「True」値とともに「Series.reset_index()」関数に渡すだけです。
レンダリングされた出力は、「インデックス」列を削除したシリーズを示し、デフォルトのインデックス リストで表示されます。得られた結果は、次のスナップショットに示されています。
結論
デフォルトのインデックス リストの代わりに使用するインデックス リストが指定されているデータセットを使用できます。デフォルト設定にリセットする必要があるかもしれません。このため、Pandas は「Series.reset_index()」メソッドを提供しています。このメソッドは、インデックスをデフォルト設定に変更します。この方法を利用するための 2 つの手法を提供しました。最初の図では、デフォルトのインデックス リストを追加した後、最初に指定したインデックス リストを結果のシリーズに列として保持しました。もう 1 つの手法では、「drop」パラメーターを使用して、指定したリストをシリーズから削除する方法を示しました。