Chúng ta sẽ xem cách thực thi thực tế của hàm này trong hướng dẫn này.
Ví dụ 1: Sử dụng phương thức Pandas Series.Reset_Index () để đặt lại chỉ mục của một chuỗi để giữ danh sách chỉ mục ban đầu dưới dạng cột
Phương thức “Series.reset_index ()” được sử dụng trong hình minh họa này để đặt lại chỉ mục của chuỗi Pandas và giữ các thay đổi trong bản sao của chuỗi.
Chương trình Python bắt đầu hoạt động bằng cách tìm một công cụ phù hợp cho hệ thống của chúng tôi để tuân thủ tập lệnh. Công cụ 'Spyder' được chọn để thực hiện các chương trình.
Chúng tôi khởi tạo tập lệnh bằng cách tải các thư viện cần thiết trước. Vì phương thức “Series.reset_index ()” được sử dụng từ bộ công cụ Pandas, chúng tôi nhất thiết phải tải nó vào môi trường Python của mình. Thư viện Pandas được nhập bằng cách viết tập lệnh 'nhập gấu trúc dưới dạng pd'. Phần 'dưới dạng pd' trong dòng này đề cập đến việc đặt 'pd' thành bí danh của thư viện 'Pandas'. Do đó, chúng tôi không cần sử dụng 'Gấu trúc'. Thay vào đó, chúng tôi chỉ viết “pd” để truy cập vào bất kỳ tính năng nào của Pandas.
Phương thức đầu tiên mà chúng tôi truy cập từ mô-đun Pandas bằng bí danh “pd” là phương thức “pd.Series”. Phương thức này là phương thức tích hợp sẵn của Pandas để tạo một chuỗi với mảng giá trị được cung cấp. Chúng tôi gọi hàm này và chỉ định các giá trị là “34”, “21”, “18”, “45”, “76”, “82”, “22”, “40”, “91”, “101”, và '8'. Ngoài ra, tên của cột được xác định bằng cách sử dụng tham số 'name' là 'Data'.
Sau đó, chúng tôi khởi tạo một biến “new_index” và gán một số giá trị cho nó nhưng có cùng độ dài mà chúng tôi đã sử dụng cho các giá trị trong chuỗi. Các giá trị cho biến “new_index” là “A01”, “A02”, “A03”, “A04”, “A05”, “A06”, “A07”, “A08”, “A09”, “A10” và 'A11'. Chúng tôi sử dụng các giá trị được lưu trữ trong biến này cho chỉ mục. Để đặt cột chỉ mục của chuỗi, chúng tôi gọi thuộc tính “Series.index” và gán cho nó biến “new_index”. Các giá trị được lưu trữ trong “new_index” được đặt làm chỉ mục của chuỗi thay vì danh sách mặc định của chỉ mục bắt đầu từ “0”. Cuối cùng, để xem chuỗi với chỉ số được chỉ định, chúng tôi gọi hàm “print ()” và chuyển chuỗi “Number” làm đầu vào để in nội dung của nó.
Chuỗi kết quả với các chỉ mục được chỉ định thay thế danh sách chỉ mục mặc định được hiển thị trên thiết bị đầu cuối.
Để đặt lại danh sách chỉ mục do người dùng xác định này thành danh sách mặc định, chúng tôi sử dụng phương thức Pandas “Series.reset_index ()”.
Chúng tôi gọi phương thức “Series.reset_index ()” để đặt lại danh sách chỉ mục. Tên của chuỗi được cung cấp dưới dạng “Số” với phương thức “reset_index ()”. Do đó, nó hoạt động bằng cách kiểm tra chuỗi và đặt lại danh sách chỉ mục về cài đặt mặc định. Để lưu các sửa đổi này, chúng tôi tạo biến 'Đầu ra' để tạo bản sao của chuỗi với danh sách chỉ mục đã thay đổi. Chúng tôi sử dụng hàm “print ()” để hiển thị nội dung “đầu ra”.
Trong hình ảnh đầu ra, chúng ta có thể thấy rằng chỉ mục tuần tự mặc định được hiển thị. Ngoài ra, danh sách chỉ mục đã chỉ định được thêm vào dưới dạng một cột mới của chuỗi với nhãn 'chỉ mục'.
Ví dụ 2: Sử dụng phương thức Pandas Series.Reset_Index () để đặt lại chỉ mục của một chuỗi và loại bỏ chỉ mục ban đầu
Ví dụ này trình bày kỹ thuật đặt lại chỉ mục của chuỗi Pandas bằng phương thức “Series.reset_index ()”. Ngoài ra, chúng tôi loại bỏ cột chỉ mục được xác định ban đầu bằng cách sử dụng tham số 'drop' của hàm 'Series.reset_index ()'.
Để thực thi đoạn mã, trước tiên chúng tôi nhập thư viện Pandas dưới dạng “pd”. Sau đó, chúng tôi thực hiện một phương pháp từ mô-đun Pandas hiện đang được tải này để tạo một chuỗi Pandas. Hàm “pd.Series ()” được sử dụng và chúng tôi cung cấp một mảng giá trị cho nó để tạo một chuỗi sử dụng các giá trị này. Các giá trị mà chúng tôi đã chỉ định cho cấu trúc chuỗi là kiểu dữ liệu chuỗi. Các giá trị này là “Nestle”, “Cadbury”, “Mars”, “Dove”, “Lindt”, “Godiva”, “Ghirardelli” và “Ferrero”. Chúng tôi sử dụng thông số 'name' để gắn nhãn cột này. Chúng tôi đặt tên nó là 'Thương hiệu' khi chúng tôi tạo ra một chuỗi có tên các thương hiệu sô cô la. Độ dài của chuỗi là 8. Một đối tượng chuỗi “Chocolates” được tạo và gán kết quả được tạo ra từ lệnh gọi của phương thức Pandas “pd.Series ()”.
Hơn nữa, một biến “số nhận dạng” được tạo và khởi tạo với các giá trị “A”, “B”, “C”, “D”, “E”, “F”, “G” và “H”. Độ dài của các giá trị mà nó chứa bằng với độ dài của các giá trị cho chuỗi. Bây giờ, chúng tôi thay đổi danh sách chỉ mục mặc định của chuỗi và cung cấp các giá trị của biến 'số nhận dạng' sẽ được sử dụng làm chỉ mục. Để đặt chỉ mục, thuộc tính “Series.index” được thực hiện. Tên của sê-ri “Sôcôla” được đề cập với thuộc tính “.index”. Chúng tôi chỉ định biến 'số nhận dạng' cho thuộc tính chỉ mục. Thuộc tính 'chỉ mục' trích xuất các giá trị được lưu giữ trong biến 'số nhận dạng' và biến chúng thành danh sách chỉ mục của chuỗi. Phương thức “print ()” cuối cùng được gọi để in loạt phim “Sôcôla”.
Chuỗi hiển thị trong ảnh chụp nhanh sau đây cho thấy rằng chúng tôi, đã đặt thành công danh sách chỉ mục được chỉ định thay vì danh sách chỉ mục mặc định.
Bây giờ, nếu bạn muốn đặt lại cài đặt chỉ mục, chỉ cần sử dụng phương thức Pandas “Series.reset_index ()”. Chúng tôi cung cấp tên sê-ri của chúng tôi với phương pháp này. Nó chỉ đặt lại cài đặt chỉ mục thành mặc định cho chuỗi cụ thể đó.
Chúng tôi gọi phương thức “Series.reset_index ()” và cung cấp tên sê-ri là “Sôcôla”. Để lưu trữ chuỗi với danh sách chỉ mục mặc định, chúng tôi tạo một biến “ser”. Bây giờ, chúng ta cần xem loạt bài này. Đối với điều này, phương thức “print ()” được sử dụng. Trong dấu ngoặc nhọn của nó, chúng ta chuyển biến “ser” để nó hiển thị bất cứ thứ gì mà biến này đã được bảo toàn.
Chuỗi kết quả được hiển thị với danh sách chỉ mục mặc định. Nhưng cũng có thể, danh sách chỉ mục được chỉ định ban đầu hiển thị dưới dạng một cột trong chuỗi với tiêu đề 'chỉ mục'. Phương thức “reset_index ()” đặt danh sách chỉ mục mặc định nhưng nó đã không xóa danh sách được chỉ định cho chỉ mục và thay vào đó giữ nó dưới dạng một cột mới.
Để loại bỏ danh sách chỉ mục được chỉ định ban đầu hiện được thêm vào dưới dạng một cột trong chuỗi, chúng tôi sử dụng một tham số trong phương thức “reset_index ()”. Tham số này là 'drop'. Nó nhận giá trị Boolean làm đầu vào. Theo mặc định, giá trị của thông số 'drop' được đặt thành 'False', có nghĩa là nó không làm rơi danh sách chỉ mục ban đầu. Bởi vì chúng tôi muốn loại bỏ danh sách chỉ mục ban đầu, chúng tôi phải thay đổi giá trị của nó thành “True”.
Chúng tôi chỉ chuyển thuộc tính “drop” với giá trị “True” vào hàm “Series.reset_index ()”.
Kết quả hiển thị cho thấy một chuỗi hiện đã bỏ cột 'chỉ mục' và được hiển thị với danh sách chỉ mục mặc định. Kết quả thu được được trình bày trong ảnh chụp nhanh sau:
Sự kết luận
Bạn có thể có các bộ dữ liệu trong đó danh sách chỉ mục của bạn được chỉ định để sử dụng thay vì danh sách chỉ mục mặc định. Chúng tôi có thể cần đặt lại nó về cài đặt mặc định. Vì lý do này, Pandas cung cấp cho chúng tôi phương thức “Series.reset_index ()”. Phương pháp này thay đổi chỉ mục thành cài đặt mặc định. Chúng tôi đã cung cấp hai kỹ thuật để sử dụng phương pháp này. Đối với hình minh họa đầu tiên, chúng tôi giữ danh sách chỉ mục được chỉ định ban đầu trong chuỗi kết quả dưới dạng một cột sau khi thêm danh sách chỉ mục mặc định. Kỹ thuật khác đã trình bày cách loại bỏ danh sách được chỉ định khỏi chuỗi bằng cách sử dụng tham số 'drop'.