Pandas legger til indeks
Eksempel 1:
Vi starter med det første eksemplet på denne opplæringen. Programvaren som vi bruker i denne opplæringen er “Sypder” -programvaren, og den er best for å utføre “Pandas” og “Python” -kodene. Her på koden begynner vi å gjøre denne koden ved å importere “Pandas som PD”. Vi bruker det her, slik at vi enkelt kan få "Pandas" -metodene ved å sette "PD" i stedet for "Pandas". Vi oppretter en DataFrame “Report”. Den inneholder fem kolonner og fire rader. Vi legger til informasjonen om studentene. Deretter satte vi “11”, “Smith”, “72”, “67” og “77” i første rad. Den andre raden inneholder “12”, “Lini”, “78”, “69” og “74”.
Nå kommer den tredje raden og vi har “13”, “Michael”, “74”, “56” og “55”. I den siste raden legger vi til "14", "allierte", "54", "76" og "67". Etter dette legger vi noen kolonnenavn som er "Roll_no", "Navn", "Engelsk", "Matematikk" og "Science". Deretter bruker vi "trykket" for å vise denne "rapporten" på skjermen. Nå setter vi indeksen ved å bruke metoden “set_index ()”. Vi setter "roll_no" som "indeksen". Og deretter, skriv ut dette igjen.
Trykk “SKIFT+ENTER”. Følgende utgang vil gjengi på konsollskjermen til sypderen. De første tabelldataene har indeksen som automatisk legges til, men vi legger til indeksen og viser den nedenfor. I de andre tabelldataene er "roll_no" indeksen.
Eksempel 2:
I forrige kode opprettet vi bare en indeks, men nå i denne koden velger vi flere kolonner som indeksen. Vi importerer "Pandas som PD" i starten av koden, og vi har en dataaframe med navnet "Progress". Vi legger til noen data i det og lager fem kolonner. Vi legger først dataene i rader og legger deretter til navnene på kolonnene etter å ha lagt til dataene i radene. Vi gjengir også denne dataaframmen.
Deretter bruker vi "set_index" -metoden der vi legger til to kolonnenavn for å angi dem som indekser. Vi velger "Roll_no" og "Navn" som indeksen. Vi satte den firkantede braketten i denne "set_index ()" -metoden og legger til navnene på kolonner i denne firkantede braketten som skiller dem med et komma ",". Deretter skrives denne "fremdriften" DataFrame også i det følgende med to indekser.
I den andre DataFrame har vi to indekser som er "Roll_no" og "Navn". Det betyr at vi enkelt kan legge til flere indekser i “Pandas” ved å bruke “set_index” -metoden.
Eksempel 3:
Vi "importerer" "Panda" som "PD", og deretter beveger vi oss for å opprette og initialisere en nestet liste med navnet "Studenter". Vi har “James”, “35”, “Sodan”, “Australia”, “85.96 ”, og“ 100 ”i den første listen. Og så satte vi “Riti”, “30”, “Delhi”, “India”, “95.20 ”, og“ 100 ”som den andre listen. Den tredje listen inneholder “Vansh”, “39”, “Delhi”, “India”, “85.25 ”, og“ 100 ”. Og den fjerde listen har “William”, “32”, “Tokyo”, “Japan”, “74.21 ”og“ 100 ”. På den femte listen setter vi inn “Maychan”, “34”, “New York”, “Us”, “99.63 ”, og“ 100 ”.
Nå flytter vi for å opprette den siste listen og legge til noen data i denne listen. Vi legger til “Mike”, “33”, “Las Vegas”, “Us”, “47.28 ”, og“ 100 ”. Nå endrer vi denne nestede listen inn i DataFrame og angir DataFrame -navnet som "Data". Vi legger også til noen kolonnenavn fordi dataene i DataFrame vil gjengi i tabellformen. Vi legger til noen kolonnenavn som er "S_name", "S_age", "Current_City", "Current_Loc", "OBT_MARKS" og "Total_marks". Disse navnene vises på toppen som navnet på kolonnen. Vi setter også noen indeksverdier her som er "A", "B", "C", "D", "E" og "F" og skriver ut denne komplette DataFrame "Data".
Vi setter flytekolonnen “OBT_MARKS” nedenfor og angir den som indeksen ved å bare sette den i metoden “set_index ()”. Det endrer forrige indeks og angir “OBT_MARKS” som indeksen. Dette gjengir også på konsollskjermen når vi bruker "print ()" -funksjonen.
Den første kolonnen er indeksen. I de første tabelldataene kan du legge merke til at indeksene er de verdiene som vi tidligere har lagt til. I den følgende illustrasjonen endrer den indekskolonnen og angir “OBT_MARKS” som indeksen fordi vi endret forrige indeks og angir den nye indeksen i koden vår.
Eksempel 4:
I forrige kode ble det bare opprettet en indeks. I denne koden brukes imidlertid mange kolonner som indeksen. I begynnelsen av koden importerer vi “Pandas som PD”. Vi endrer navnet på den nestede listen og setter den som "StudentData". DataFrame her er “Data1”. Vi plasserer tre forskjellige kolonnenavn i metoden “set_index ()” fordi vi ønsker å legge til tre indekser her. I denne koden setter vi "S_name", "id" og "current_city" som indeksen.
Som du kan se i de første tabelldataene, er indeksen den første kolonnen, og indeksene er alfabetene som vi la til tidligere. Du kan se de tre indeksene som er til stede i den andre DataFrame, og de tre kolonnene skiftet til venstre side av disse tabelldataene.
Eksempel 5:
Vi oppretter "dikten" her som "ansatt_dict" og setter inn noen data i den. I navnet satte vi “Joe”, “Nat” og “Harry”. I "lønnen" legger vi til "2000", "2100" og "1900". Deretter legger vi også til "bonus" der vi setter inn "5%", "3%" og "2%". Deretter endrer vi dette "dikter" til dataaframe. "Print" -metoden brukes til gjengivelse. Vi legger til indeksene på en slik måte at indeksen er satt og kolonnen gjenstår. Vi bruker metoden “set_index ()” der vi legger til "navnet" for å angi den som en indeks. Vi legger også "Drop = False" slik at navnekolonnen vises som indeksen og som kolonnen.
Merk at to kolonner har navnet "Navn" der det første "navnet" er indeksen og det andre "navnet" er kolonnen. Vi setter indeksen og oppbevarer kolonnen.
Konklusjon
Denne opplæringen er opprettet for å hjelpe deg med å lære å "legge til indeks" i "Pandas". Vi kjører flere eksempler ved å bruke "set_index" -tilnærmingen. Sammen med kodeskriptene blir utgangene gjengitt. Hver kode ble grundig diskutert her. Jeg håper det vil være enklere for deg å vite hvordan du legger til en indeks og hvilken metode som brukes i "Pandas" for å gjøre det.