pandas删除部分数据后重新生成索引如何实现

这篇文章主要介绍“pandas删除部分数据后重新生成索引如何实现”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“pandas删除部分数据后重新生成索引如何实现”文章能帮助大家解决问题。

pandas删除部分数据后重新索引

在使用pandas时，由于隔行读取删除了部分数据，导致删除数据后的索引不连续：

原数据

删除部分数据后

在绑定pyqt的tableview时需进行格式化，结果出现报错：

主要原因是索引值不连续，所以无法格式化，需对删除数据后的数据集进行重新索引，在格式化数据集之前加一句代码：

new_biao = biao.reset_index(drop=True)

顺利通过了编码并显示到tableview，问题解决。

附件：网上查到的格式化用的编码

class PandasModel(QtCore.QAbstractTableModel):    """    Class to populate a table view with a pandas dataframe    """    def __init__(self, data, parent=None):        QtCore.QAbstractTableModel.__init__(self, parent)        self._data = data    def rowCount(self, parent=None):        return len(self._data.values)    def columnCount(self, parent=None):        return self._data.columns.size    def data(self, index, role=QtCore.Qt.DisplayRole):        if index.isValid():            if role == QtCore.Qt.DisplayRole:                return str(self._data.values[index.row()][index.column()])        return None    def headerData(self, col, orientation, role):        if orientation == QtCore.Qt.Horizontal and role == QtCore.Qt.DisplayRole:            return self._data.columns[col]        return None

使用：

model = PandasModel(your_pandas_data_frame)your_tableview.setModel(model)

pandas常用的index索引设置

1.读取时指定索引列

很多情况下，我们的数据源是 CSV 文件。假设有一个名为的文件data.csv，包含以下数据。

date,temperature,humidity07/01/21,95,5007/02/21,94,5507/03/21,94,56

默认情况下，pandas将会创建一个从0开始的索引行，如下：

>>> pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"])        date  temperature  humidity0 2021-07-01           95        501 2021-07-02           94        552 2021-07-03           94        56

但是，我们可以在导入过程中通过将index_col参数设置为某一列可以直接指定索引列。

>>> pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"], index_col="date")            temperature  humiditydate                             2021-07-01           95        502021-07-02           94        552021-07-03           94        56

2. 使用现有的 DataFrame 设置索引

当然，如果已经读取数据或做完一些数据处理步骤后，我们可以通过set_index手动设置索引。

>>> df = pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"])>>> df.set_index("date")            temperature  humiditydate                             2021-07-01           95        502021-07-02           94        552021-07-03           94        56

这里有两点需要注意下。

set_index方法默认将创建一个新的 DataFrame。如果要就地更改df的索引，需要设置inplace=True。

df.set_index(“date”, inplace=True)

如果要保留将要被设置为索引的列，可以设置drop=False。

df.set_index(“date”, drop=False)

3. 一些操作后重置索引

在处理 DataFrame 时，某些操作（例如删除行、索引选择等）将会生成原始索引的子集，这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引，可以使用reset_index方法。

>>> df0 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3), columns=list("ABC"))>>> df0          A         B         C0  0.548012  0.288583  0.7342761  0.342895  0.207917  0.9954852  0.378794  0.160913  0.9719513  0.039738  0.008414  0.2265104  0.581093  0.750331  0.133022>>> df1 = df0[df0.index % 2 == 0]>>> df1          A         B         C0  0.548012  0.288583  0.7342762  0.378794  0.160913  0.9719514  0.581093  0.750331  0.133022>>> df1.reset_index(drop=True)          A         B         C0  0.548012  0.288583  0.7342761  0.378794  0.160913  0.9719512  0.581093  0.750331  0.133022

通常，我们是不需要保留旧索引的，因此可将drop参数设置为True。同样，如果要就地重置索引，可设置inplace参数为True，否则将创建一个新的 DataFrame。

4. 将索引从 groupby 操作转换为列

groupby分组方法是经常用的。比如下面通过添加一个分组列team来进行分组。

>>> df0["team"] = ["X", "X", "Y", "Y", "Y"]>>> df0          A         B         C team0  0.548012  0.288583  0.734276    X1  0.342895  0.207917  0.995485    X2  0.378794  0.160913  0.971951    Y3  0.039738  0.008414  0.226510    Y4  0.581093  0.750331  0.133022    Y>>> df0.groupby("team").mean()             A         B         Cteam                              X     0.445453  0.248250  0.864881Y     0.333208  0.306553  0.443828

默认情况下，分组会将分组列编程index索引。但是很多情况下，我们不希望分组列变成索引，因为可能有些计算或者判断逻辑还是需要用到该列的。因此，我们需要设置一下让分组列不成为索引，同时也能完成分组的功能。

有两种方法可以完成所需的操作，第一种是用reset_index，第二种是在groupby方法里设置as_index=False。个人更喜欢第二种方法，它只涉及两个步骤，更简洁。

>>> df0.groupby("team").mean().reset_index()  team         A         B         C0    X  0.445453  0.248250  0.8648811    Y  0.333208  0.306553  0.443828>>> df0.groupby("team", as_index=False).mean()  team         A         B         C0    X  0.445453  0.248250  0.8648811    Y  0.333208  0.306553  0.443828

5.排序后重置索引

当用sort_value排序方法时也会遇到这个问题，因为默认情况下，索引index跟着排序顺序而变动，所以是乱雪。如果我们希望索引不跟着排序变动，同样需要在sort_values方法中设置一下参数ignore_index即可。

>>> df0.sort_values("A")          A         B         C team3  0.039738  0.008414  0.226510    Y1  0.342895  0.207917  0.995485    X2  0.378794  0.160913  0.971951    Y0  0.548012  0.288583  0.734276    X4  0.581093  0.750331  0.133022    Y>>> df0.sort_values("A", ignore_index=True)          A         B         C team0  0.039738  0.008414  0.226510    Y1  0.342895  0.207917  0.995485    X2  0.378794  0.160913  0.971951    Y3  0.548012  0.288583  0.734276    X4  0.581093  0.750331  0.133022    Y

6.删除重复后重置索引

删除重复项和排序一样，默认执行后也会打乱排序顺序。同理，可以在drop_duplicates方法中设置ignore_index参数True即可。

>>> df0          A         B         C team0  0.548012  0.288583  0.734276    X1  0.342895  0.207917  0.995485    X2  0.378794  0.160913  0.971951    Y3  0.039738  0.008414  0.226510    Y4  0.581093  0.750331  0.133022    Y>>> df0.drop_duplicates("team", ignore_index=True)          A         B         C team0  0.548012  0.288583  0.734276    X1  0.378794  0.160913  0.971951    Y

7. 索引的直接赋值

当我们有了一个 DataFrame 时，想要使用不同的数据源或单独的操作来分配索引。在这种情况下，可以直接将索引分配给现有的 df.index。

>>> better_index = ["X1", "X2", "Y1", "Y2", "Y3"]>>> df0.index = better_index>>> df0           A         B         C teamX1  0.548012  0.288583  0.734276    XX2  0.342895  0.207917  0.995485    XY1  0.378794  0.160913  0.971951    YY2  0.039738  0.008414  0.226510    YY3  0.581093  0.750331  0.133022    Y

8.写入CSV文件时忽略索引

数据导出到 CSV 文件时，默认 DataFrame 具有从 0 开始的索引。如果我们不想在导出的 CSV 文件中包含它，可以在to_csv方法中设置index参数。

>>> df0.to_csv("exported_file.csv", index=False)

如下所示，导出的 CSV 文件中，索引列未包含在文件中。

其实，很多方法中都有关于索引的设置，只不过大家一般比较关心数据，而经常忽略了索引，才导致继续运行时可能会报错。以上几个高频的操作都是有索引设置的，建议大家平时用的时候养成设置索引的习惯，这样会节省不少时间。

关于“pandas删除部分数据后重新生成索引如何实现”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注编程网行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。