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首頁大數(shù)據(jù)時代pandas dataframe里行按條件篩選后如何重新index？
pandas dataframe里行按條件篩選后如何重新index？
2023-04-24
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當(dāng)我們使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，經(jīng)常需要對DataFrame中的行按照一定的條件進(jìn)行篩選。在篩選完成后，有時候我們需要重新為DataFrame中的行進(jìn)行編號，以便于后續(xù)的分析。本文將介紹如何在Pandas中對DataFrame重新進(jìn)行行編號。

1. Pandas DataFrame的基礎(chǔ)知識

在介紹如何重新編號之前，我們先來復(fù)習(xí)一下Pandas DataFrame的基礎(chǔ)知識。

Pandas是一個Python第三方庫，用于數(shù)據(jù)分析和處理。在Pandas中，DataFrame是一種二維表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其中每行代表一個樣本，每列代表一個特征?？梢詫?a href='/map/dataframe/' style='color:#000;font-size:inherit;'>DataFrame看作是由多個Series組成的字典。

Pandas中的DataFrame有很多常用的操作，例如篩選、排序、統(tǒng)計等。其中，篩選是最常見的操作之一。Pandas提供了多種方法對DataFrame進(jìn)行篩選，例如loc、iloc、query等。

2. 篩選后重新編號的需求

在實際應(yīng)用中，我們經(jīng)常需要根據(jù)某些條件對DataFrame進(jìn)行篩選。例如，我們有一個包含學(xué)生信息的DataFrame，想要選擇年齡在20歲以下的學(xué)生。可以使用如下代碼進(jìn)行篩選：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [18, 21, 19, 22],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 篩選年齡小于20歲的學(xué)生
df_filtered = df[df['age'] < 20>

篩選后，得到的df_filtered如下所示：

      name  age gender
0    Alice   18      F
2  Charlie   19      M

可以看到，篩選后的DataFrame中僅包含兩行數(shù)據(jù)。此時，我們希望重新為這兩行數(shù)據(jù)進(jìn)行編號，以便于后續(xù)的分析。

3. 重新編號的方法

Pandas提供了兩種方法對DataFrame進(jìn)行重新編號：reset_index和set_index。

3.1 reset_index

reset_index方法可以重新為DataFrame中的行進(jìn)行編號，并將原有的索引列轉(zhuǎn)化為普通列。例如，對于上面的df_filtered，可以使用如下代碼進(jìn)行重新編號：

df_reindexed = df_filtered.reset_index(drop=True)

其中，drop=True表示將原有的索引列刪除。執(zhí)行上述代碼后，得到的df_reindexed如下所示：

      name  age gender
0    Alice   18      F
1  Charlie   19      M

可以看到，重新編號后的df_reindexed中，行的編號從0開始遞增。

3.2 set_index

set_index方法可以將DataFrame中的某一列作為新的索引列，并刪除原有的索引列。例如，我們可以將上面的df_filtered按照name列進(jìn)行重新索引：

df_reindexed = df_filtered.set_index('name')

執(zhí)行上述代碼后，得到的df_reindexed如下所示：

         age gender
name              
Alice     18      F
Charlie   19      M

可以看到，重新索引后的df_reindexed中，原有的索引列被刪除，而name列成為了新的索引列。

4. 總結(jié)

本文介紹了在Pandas中對DataFrame進(jìn)行重新編號的兩種方法：reset_index和set_index。這些方法可以幫助我們在進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選后，方便地對DataFrame中的行進(jìn)行重新編號，并且能夠使得數(shù)據(jù)更易于分析和處理。需要注意的是，在使用這些方法時，應(yīng)當(dāng)根據(jù)具體情況選擇合適的方法。如果不需要保留原有的索引列，則應(yīng)該使用reset_index方法；如果需要將某一列作為新的索引列，則應(yīng)

使用set_index方法。同時，在使用這些方法時，應(yīng)該特別注意參數(shù)的設(shè)置，以免產(chǎn)生不必要的錯誤。

除了重新編號外，Pandas還提供了很多其他的操作，例如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換等。在學(xué)習(xí)Pandas時，建議多加練習(xí)和實踐，逐步掌握其基本操作和高級技巧，以便于更好地應(yīng)用于實際問題中。

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