Kami akan melihat pelaksanaan praktikal fungsi ini dalam tutorial ini.
Contoh 1: Menggunakan Siri Pandas.Reset_Index() Kaedah untuk Menetapkan Semula Indeks Siri untuk Mengekalkan Senarai Indeks Awal sebagai Lajur
Kaedah 'Series.reset_index()' digunakan dalam ilustrasi ini untuk menetapkan semula indeks siri Pandas dan menyimpan perubahan dalam salinan siri tersebut.
Kerja program Python dimulakan dengan mencari alat yang sesuai untuk sistem kami untuk mematuhi skrip. Alat 'Spyder' dipilih untuk pelaksanaan program.
Kami memulakan skrip dengan memuatkan perpustakaan penting terlebih dahulu. Oleh kerana kaedah 'Series.reset_index()' digunakan daripada kit alat Pandas, kami semestinya perlu memuatkannya ke dalam persekitaran Python kami. Pustaka Pandas diimport dengan menulis skrip 'import panda sebagai pd'. Bahagian 'sebagai pd' dalam baris ini merujuk kepada menjadikan 'pd' sebagai alias pustaka 'Pandas'. Oleh itu, kita tidak perlu menggunakan 'Panda'. Kami hanya menulis 'pd' untuk mengakses sebarang ciri Panda.
Kaedah pertama yang kami akses daripada modul Pandas menggunakan alias 'pd' ialah kaedah 'pd.Series'. Kaedah ini ialah kaedah terbina dalam Panda untuk mencipta siri dengan tatasusunan nilai yang disediakan. Kami menggunakan fungsi ini dan menentukan nilai yang '34', '21', '18', '45', '76', '82', '22', '40', '91', '101', dan “8”. Juga, nama lajur ditakrifkan menggunakan parameter 'nama' sebagai 'Data'.
Selepas itu, kami memulakan pembolehubah 'new_index' dan menetapkan beberapa nilai kepadanya tetapi dengan panjang yang sama yang kami gunakan untuk nilai dalam siri. Nilai untuk pembolehubah 'new_index' ialah 'A01', 'A02', 'A03', 'A04', 'A05', 'A06', 'A07', 'A08', 'A09', 'A10', dan “A11”. Kami menggunakan nilai yang disimpan dalam pembolehubah ini untuk indeks. Untuk menetapkan lajur indeks siri, kami menggunakan sifat 'Series.index' dan memberikannya pembolehubah 'new_index'. Nilai yang disimpan dalam 'new_index' diletakkan sebagai indeks siri dan bukannya senarai lalai indeks yang bermula dari '0'. Akhir sekali, untuk melihat siri dengan indeks yang ditentukan, kami memanggil fungsi 'cetak()' dan lulus siri 'Nombor' sebagai input untuk mencetak kandungannya.
Siri terhasil dengan indeks yang ditentukan yang menggantikan senarai indeks lalai dipamerkan pada terminal.
Untuk menetapkan semula senarai indeks yang ditentukan pengguna ini kepada senarai lalai, kami menggunakan kaedah 'Series.reset_index()' Pandas.
Kami memanggil kaedah 'Series.reset_index()' untuk menetapkan semula senarai indeks. Nama siri disediakan sebagai 'Nombor' dengan kaedah 'reset_index()'. Oleh itu, ia berfungsi dengan menyemak siri dan menetapkan semula senarai indeks kepada tetapan lalai. Untuk menyimpan pengubahsuaian ini, kami mencipta pembolehubah 'Output' yang menjana salinan siri dengan senarai indeks yang diubah. Kami menggunakan fungsi 'print()' untuk memaparkan kandungan 'output'.
Dalam imej output, kita dapat melihat bahawa indeks jujukan lalai dipaparkan. Juga, senarai indeks yang ditentukan ditambah sebagai lajur baharu siri dengan label 'indeks'.
Contoh 2: Menggunakan Kaedah Siri Pandas.Reset_Index() untuk Menetapkan Semula Indeks Siri dan Menggugurkan Indeks Permulaan
Kejadian ini menunjukkan teknik untuk menetapkan semula indeks siri Pandas menggunakan kaedah 'Series.reset_index()'. Selain itu, kami membuang lajur indeks yang ditakrifkan pada mulanya menggunakan parameter 'jatuhkan' bagi fungsi 'Series.reset_index()'.
Untuk pelaksanaan coretan kod, kami mula-mula mengimport pustaka Pandas sebagai 'pd'. Kemudian, kami menggunakan kaedah daripada modul Pandas yang dimuatkan pada masa ini untuk mencipta siri Pandas. Fungsi 'pd.Series()' digunakan dan kami menyediakan tatasusunan nilai kepadanya untuk menjana siri menggunakan nilai ini. Nilai yang kami tentukan untuk pembinaan siri adalah daripada jenis data rentetan. Nilai ini ialah 'Nestle', 'Cadbury', 'Mars', 'Dove', 'Lindt', 'Godiva', 'Ghirardelli' dan 'Ferrero'. Kami menggunakan parameter 'nama' untuk melabel lajur ini. Kami menamakannya 'Jenama' kerana kami mencipta siri yang memegang nama jenama coklat. Panjang siri ini ialah 8. Objek bersiri 'Coklat' dicipta dan memberikan hasil yang dihasilkan daripada penyeruan kaedah 'pd.Series()' Pandas.
Selain itu, 'pengecam' pembolehubah dicipta dan dimulakan dengan nilai ini ' 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' dan 'H'. Panjang nilai yang terkandung adalah sama dengan panjang nilai untuk siri. Sekarang, kami menukar senarai indeks lalai siri dan memberikan nilai pembolehubah 'pengecam' untuk digunakan sebagai indeks. Untuk menetapkan indeks, sifat 'Series.index' digunakan. Nama siri 'Coklat' disebut dengan sifat '.index'. Kami menetapkan pembolehubah 'pengecam' kepada sifat indeks. Sifat 'indeks' mengekstrak nilai yang dikekalkan dalam pembolehubah 'pengecam' dan menjadikannya senarai indeks siri. Kaedah 'cetak ()' akhirnya digunakan untuk mencetak siri 'Coklat'.
Siri yang dipaparkan dalam petikan berikut menunjukkan bahawa kami ,berjaya meletakkan senarai indeks yang ditentukan dan bukannya senarai indeks lalai.
Sekarang, jika anda ingin menetapkan semula tetapan indeks, hanya gunakan kaedah Pandas 'Series.reset_index()'. Kami memberikan nama siri kami dengan kaedah ini. Ia hanya menetapkan semula tetapan indeks kepada lalai untuk siri tertentu itu.
Kami menggunakan kaedah 'Series.reset_index()' dan membekalkan nama siri dengannya sebagai 'Coklat'. Untuk menyimpan siri dengan senarai indeks lalai, kami mencipta pembolehubah 'ser'. Sekarang, kita perlu melihat siri ini. Untuk ini, kaedah 'cetak ()' digunakan. Dalam pendakapnya, kami lulus pembolehubah 'ser' supaya ia memaparkan apa sahaja pembolehubah ini telah dipelihara.
Siri terhasil dipamerkan dengan senarai indeks lalai. Tetapi juga, senarai indeks yang ditentukan pada mulanya hadir sebagai lajur dalam siri dengan tajuk 'indeks'. Kaedah 'reset_index()' meletakkan senarai indeks lalai tetapi ia tidak mengalih keluar senarai yang ditentukan untuk indeks dan sebaliknya menyimpannya sebagai lajur baharu.
Untuk membuang senarai indeks yang ditentukan pada mulanya yang kini dilampirkan sebagai lajur dalam siri, kami menggunakan parameter dalam kaedah 'reset_index()'. Parameter ini ialah 'jatuh'. Ia mengambil nilai Boolean sebagai input. Secara lalai, nilai parameter 'jatuhkan' ditetapkan kepada 'Salah' yang bermaksud ia tidak menjatuhkan senarai indeks awal. Kerana kami ingin menghapuskan senarai indeks awal, kami perlu menukar nilainya kepada 'Benar'.
Kami hanya menghantar atribut 'drop' dengan nilai 'True' ke fungsi 'Series.reset_index()'.
Output yang diberikan menunjukkan siri yang kini telah menjatuhkan lajur 'indeks' dan dipaparkan dengan senarai indeks lalai. Hasil yang terhasil dibentangkan dalam petikan berikut:
Kesimpulan
Anda boleh mempunyai set data di mana senarai indeks anda ditentukan untuk digunakan dan bukannya senarai indeks lalai. Kami mungkin perlu menetapkannya semula kepada tetapan lalai. Atas sebab ini, Pandas memberikan kami kaedah 'Series.reset_index()'. Kaedah ini menukar indeks kepada tetapan lalai. Kami menyediakan dua teknik untuk menggunakan kaedah ini. Untuk ilustrasi pertama, kami menyimpan senarai indeks yang ditentukan pada mulanya dalam siri terhasil sebagai lajur selepas menambahkan senarai indeks lalai. Teknik lain menunjukkan cara untuk menggugurkan senarai yang ditentukan daripada siri menggunakan parameter 'jatuhkan'.