Обновите индексовый столбец датафрема что бы индексовый столбец заполнился новыми числами любыми

Возможности объектов Index в pandas / pd 3

В отличие от других структур данных в Python pandas не только пользуется преимуществами высокой производительности массивов NumPy, но и добавляет в них индексы.

Этот выбор оказался крайне удачным. Несмотря на и без того отличную гибкость, которая обеспечивается существующими динамическими структурами, внутренние ссылки на их элементы (а именно ими и являются метки) позволяют разработчикам еще сильнее упрощать операции.

В этом разделе речь пойдет о некоторых базовых функциях, использующих этот механизм:

Переиндексирование df.reindex()

Вы уже знаете, что после объявления в структуре данных объект Index нельзя менять. Но с помощью операции переиндексирования это можно решить.

Существует даже возможность получить новую структуру из уже существующей, где правила индексирования заданы заново.

При операции переиндексирования можно поменять порядок индексов, удалить некоторые из них или добавить новые. Если метка новая, pandas добавит NaN на место соответствующего значения.

В этом случае значения индексов 1 и 2 равны 5, которое принадлежит индексу 3.

Удаление

Еще одна операция, связанная с объектами Index — удаление. Удалить строку или колонку не составит труда, потому что метки используются для обозначения индексов и названий колонок.

Например, возьмем в качестве примера случай, где из объекта нужно удалить один элемент. Для этого определим базовый объект Series из четырех элементов с 4 отдельными метками.

Для удаления большего количества элементов, передайте массив с соответствующими индексами.

Для удаления строк просто передайте индексы строк.

Арифметика и выравнивание данных

Наверное, самая важная особенность индексов в этой структуре данных — тот факт, что pandas может выравнивать индексы двух разных структур. Это особенно важно при выполнении арифметических операций на их значениях. В этом случае индексы могут быть не только в разном порядке, но и присутствовать лишь в одной из двух структур.

В качестве примера можно взять два объекта Series с разными метками.

При использовании Dataframe выравнивание работает по тому же принципу, но проводится и для рядов, и для колонок.

Источник

Установка столбца в качестве индекса в DataFrame Pandas

По умолчанию для DataFrame создается индекс. Но при необходимости вы можете установить определенный столбец DataFrame в качестве индекса.

Чтобы установить столбец в качестве индекса, используйте функцию set_index() с именем столбца, переданным в качестве аргумента.

Вы также можете настроить MultiIndex с несколькими столбцами в индексе. В этом случае передайте массив имен столбцов, необходимых для индекса, в метод set_index().

Синтаксис

Синтаксис set_index() для установки столбца в качестве индекса:

Где, myDataFrame – это DataFrame, для которого вы хотите установить столбец column_name в качестве индекса.

Чтобы настроить MultiIndex, используйте следующий синтаксис.

Вы можете передать сколько угодно имен столбцов.

Обратите внимание, что метод set_index() не изменяет исходный DataFrame, но возвращает его со столбцом, установленным в качестве индекса.

Пример 1

В этом примере мы возьмем DataFrame и попытаемся установить столбец в качестве индекса.

Колонка rollno DataFrame устанавливается, как index.

Также обратите внимание на вывод исходного DataFrame и выход DataFrame с rollno в качестве индекса. В исходном есть отдельный столбец индекса (первый столбец) без имени столбца. Но в нашем втором DataFrame, этот столбец занял первое место, поскольку существующий столбец действует как индекс.

Пример 2

В этом примере мы передадим несколько имен столбцов в виде массива методу set_index() для настройки MultiIndex.

В этом руководстве по Pandas мы узнали, как установить определенный столбец DataFrame в качестве индекса.

Источник

Переиндексация в Pandas DataFrame

Переиндексация в Pandas может использоваться для изменения индекса строк и столбцов в DataFrame. Индексы могут использоваться со ссылкой на множество индексов DataStructure, связанных с несколькими рядами панд или пандой DataFrame. Давайте посмотрим, как мы можем переиндексировать столбцы и строки в Pandas DataFrame.

Переиндексация строк

Пример № 1:

# импорт модуля numpy и pandas

import pandas as pd

import numpy as np

# создать фрейм данных случайных значений массива

columns = column, index = index)

Выход:

Пример № 2:

# импорт модуля numpy и pandas

import pandas as pd

import numpy as np

# создать фрейм данных случайных значений массива

columns = column, index = index)

# создать новый индекс для строк

Выход:

Переиндексация столбцов с помощью ключевого слова axis

Можно переиндексировать один столбец или несколько столбцов, используя reindex() и указав axis мы хотим переиндексировать. Значения по умолчанию в новом индексе, которых нет в кадре данных, назначаются NaN.

Пример № 1:

# импорт модуля numpy и pandas

import pandas as pd

import numpy as np

# создать фрейм данных случайных значений массива

columns = column, index = index)

# создать новый индекс для столбцов

print (df1.reindex(colum, axis = ‘columns’ ))

Выход:

Пример № 2:

# импорт модуля numpy и pandas

import pandas as pd

import numpy as np

# создать фрейм данных случайных значений массива

columns = column, index = index)

# создать новый индекс для столбцов

print (df1.reindex(colum, axis = ‘columns’ ))

Выход:

Замена пропущенных значений

# импорт модуля numpy и pandas

import pandas as pd

import numpy as np

# создать фрейм данных случайных значений массива

columns = column, index = index)

# создать новый индекс для столбцов

Выход:

Код № 2: замена отсутствующих данных строкой.

# импорт модуля numpy и pandas

import pandas as pd

import numpy as np

# создать фрейм данных случайных значений массива

columns = column, index = index)

# создать новый индекс для столбцов

Выход:

Источник

Python | Изменить имена столбцов и индексы строк в Pandas DataFrame

Учитывая Pandas DataFrame, давайте посмотрим, как изменить имена его столбцов и индексы строк.

О Pandas DataFrame
Pandas DataFrame — это прямоугольные сетки, которые используются для хранения данных. Это легко визуализировать и работать с данными, когда хранятся в dataFrame.

Тип Pandas Dataframe имеет два атрибута, называемых «столбцы» и «индекс», которые можно использовать для изменения имен столбцов, а также индексов строк.

Создать DataFrame, используя словарь.

# сначала импортировать библиотеки

import pandas as pd

# Создать dataFrame, используя словарь

# Создает dataFrame с
# 2 столбца и 4 строки
df

# Давайте переименуем уже созданный dataFrame.

# Проверьте текущие имена столбцов
# используя атрибут «столбцы».
# df.columns

# Изменить имена столбцов

# Изменить индексы строк

# печать фрейма данных
df

# давайте изменим имя первого столбца
# от «A» до «a» с помощью функции rename ()

Изменить несколько имен столбцов одновременно —

# Мы можем изменить несколько имен столбцов
# передача словаря старых имен и
# новые имена для функции rename ().

Лямбда-функция — это небольшая анонимная функция, которая может принимать любое количество аргументов, но может иметь только одно выражение. Используя лямбда-функцию, мы можем изменить все имена столбцов одновременно. Давайте добавим ‘x’ в конце имени каждого столбца, используя лямбда-функцию

df = df.rename(columns = lambda x: x + ‘x’ )

# это изменит все имена столбцов
df

Давайте изменим индекс строки, используя функцию Lambda.

# Чтобы изменить индексы строк

# это увеличит значение индекса строки на 10 для каждой строки

df = df.rename(index = lambda x: x + 10 )

Теперь, если мы хотим изменить индексы строк и имена столбцов одновременно, то это может быть достигнуто с помощью функции rename() и передачей атрибута столбца и индекса в качестве параметра.

columns = lambda x: x + ‘x’ )

# увеличить все метки индекса строки на значение 5
# добавьте значение ‘x’ в конце имени каждого столбца.
df

Источник

Моя шпаргалка по pandas

Один преподаватель как-то сказал мне, что если поискать аналог программиста в мире книг, то окажется, что программисты похожи не на учебники, а на оглавления учебников: они не помнят всего, но знают, как быстро найти то, что им нужно.

Возможность быстро находить описания функций позволяет программистам продуктивно работать, не теряя состояния потока. Поэтому я и создал представленную здесь шпаргалку по pandas и включил в неё то, чем пользуюсь каждый день, создавая веб-приложения и модели машинного обучения.

1. Подготовка к работе

Если вы хотите самостоятельно опробовать то, о чём тут пойдёт речь, загрузите набор данных Anime Recommendations Database с Kaggle. Распакуйте его и поместите в ту же папку, где находится ваш Jupyter Notebook (далее — блокнот).

Теперь выполните следующие команды.

После этого у вас должна появиться возможность воспроизвести то, что я покажу в следующих разделах этого материала.

2. Импорт данных

▍Загрузка CSV-данных

Здесь я хочу рассказать о преобразовании CSV-данных непосредственно в датафреймы (в объекты Dataframe). Иногда при загрузке данных формата CSV нужно указывать их кодировку (например, это может выглядеть как encoding=’ISO-8859–1′ ). Это — первое, что стоит попробовать сделать в том случае, если оказывается, что после загрузки данных датафрейм содержит нечитаемые символы.

▍Создание датафрейма из данных, введённых вручную

Это может пригодиться тогда, когда нужно вручную ввести в программу простые данные. Например — если нужно оценить изменения, претерпеваемые данными, проходящими через конвейер обработки данных.

Данные, введённые вручную

▍Копирование датафрейма

Копирование датафреймов может пригодиться в ситуациях, когда требуется внести в данные изменения, но при этом надо и сохранить оригинал. Если датафреймы нужно копировать, то рекомендуется делать это сразу после их загрузки.

3. Экспорт данных

▍Экспорт в формат CSV

При экспорте данных они сохраняются в той же папке, где находится блокнот. Ниже показан пример сохранения первых 10 строк датафрейма, но то, что именно сохранять, зависит от конкретной задачи.

4. Просмотр и исследование данных

▍Получение n записей из начала или конца датафрейма

Сначала поговорим о выводе первых n элементов датафрейма. Я часто вывожу некоторое количество элементов из начала датафрейма где-нибудь в блокноте. Это позволяет мне удобно обращаться к этим данным в том случае, если я забуду о том, что именно находится в датафрейме. Похожую роль играет и вывод нескольких последних элементов.

Данные из начала датафрейма

Данные из конца датафрейма

▍Подсчёт количества строк в датафрейме

▍Подсчёт количества уникальных значений в столбце

Для подсчёта количества уникальных значений в столбце можно воспользоваться такой конструкцией:

▍Получение сведений о датафрейме

В сведения о датафрейме входит общая информация о нём вроде заголовка, количества значений, типов данных столбцов.

Сведения о датафрейме

▍Вывод статистических сведений о датафрейме

Знание статистических сведений о датафрейме весьма полезно в ситуациях, когда он содержит множество числовых значений. Например, знание среднего, минимального и максимального значений столбца rating даёт нам некоторое понимание того, как, в целом, выглядит датафрейм. Вот соответствующая команда:

Статистические сведения о датафрейме

▍Подсчёт количества значений

Для того чтобы подсчитать количество значений в конкретном столбце, можно воспользоваться следующей конструкцией:

Подсчёт количества элементов в столбце

5. Извлечение информации из датафреймов

▍Создание списка или объекта Series на основе значений столбца

Это может пригодиться в тех случаях, когда требуется извлекать значения столбцов в переменные x и y для обучения модели. Здесь применимы следующие команды:

Результаты работы команды anime[‘genre’].tolist()

Результаты работы команды anime[‘genre’]

▍Получение списка значений из индекса

Результаты выполнения команды

▍Получение списка значений столбцов

Вот команда, которая позволяет получить список значений столбцов:

Результаты выполнения команды

6. Добавление данных в датафрейм и удаление их из него

▍Присоединение к датафрейму нового столбца с заданным значением

Иногда мне приходится добавлять в датафреймы новые столбцы. Например — в случаях, когда у меня есть тестовый и обучающий наборы в двух разных датафреймах, и мне, прежде чем их скомбинировать, нужно пометить их так, чтобы потом их можно было бы различить. Для этого используется такая конструкция:

▍Создание нового датафрейма из подмножества столбцов

Это может пригодиться в том случае, если требуется сохранить в новом датафрейме несколько столбцов огромного датафрейма, но при этом не хочется выписывать имена столбцов, которые нужно удалить.

Результат выполнения команды

▍Удаление заданных столбцов

Этот приём может оказаться полезным в том случае, если из датафрейма нужно удалить лишь несколько столбцов. Если удалять нужно много столбцов, то эта задача может оказаться довольно-таки утомительной, поэтому тут я предпочитаю пользоваться возможностью, описанной в предыдущем разделе.

Результаты выполнения команды

▍Добавление в датафрейм строки с суммой значений из других строк

Результат выполнения команды

Команда вида df.sum(axis=1) позволяет суммировать значения в столбцах.

7. Комбинирование датафреймов

▍Конкатенация двух датафреймов

Эта методика применима в ситуациях, когда имеются два датафрейма с одинаковыми столбцами, которые нужно скомбинировать.

В данном примере мы сначала разделяем датафрейм на две части, а потом снова объединяем эти части:

Датафрейм, объединяющий df1 и df2

▍Слияние датафреймов

Результаты выполнения команды

8. Фильтрация

▍Получение строк с нужными индексными значениями

Индексными значениями датафрейма anime_modified являются названия аниме. Обратите внимание на то, как мы используем эти названия для выбора конкретных столбцов.

Результаты выполнения команды

▍Получение строк по числовым индексам

Следующая конструкция позволяет выбрать три первых строки датафрейма:

Результаты выполнения команды

▍Получение строк по заданным значениям столбцов

Для получения строк датафрейма в ситуации, когда имеется список значений столбцов, можно воспользоваться следующей командой:

Результаты выполнения команды

Если нас интересует единственное значение — можно воспользоваться такой конструкцией:

▍Получение среза датафрейма

Эта техника напоминает получение среза списка. А именно, речь идёт о получении фрагмента датафрейма, содержащего строки, соответствующие заданной конфигурации индексов.

Результаты выполнения команды

▍Фильтрация по значению

Из датафреймов можно выбирать строки, соответствующие заданному условию. Обратите внимание на то, что при использовании этого метода сохраняются существующие индексные значения.

Результаты выполнения команды

9. Сортировка

Для сортировки датафреймов по значениям столбцов можно воспользоваться функцией df.sort_values :

Результаты выполнения команды

10. Агрегирование

▍Функция df.groupby и подсчёт количества записей

Вот как подсчитать количество записей с различными значениями в столбцах:

Результаты выполнения команды

▍Функция df.groupby и агрегирование столбцов различными способами

▍Создание сводной таблицы

Для того чтобы извлечь из датафрейма некие данные, нет ничего лучше, чем сводная таблица. Обратите внимание на то, что здесь я серьёзно отфильтровал датафрейм, что ускорило создание сводной таблицы.

Результаты выполнения команды

11. Очистка данных

▍Запись в ячейки, содержащие значение NaN, какого-то другого значения

Таблица, содержащая значения NaN

Результаты замены значений NaN на 0

12. Другие полезные возможности

▍Отбор случайных образцов из набора данных

Результаты выполнения команды

▍Перебор строк датафрейма

Следующая конструкция позволяет перебирать строки датафрейма:

Результаты выполнения команды

▍Борьба с ошибкой IOPub data rate exceeded

Если вы сталкиваетесь с ошибкой IOPub data rate exceeded — попробуйте, при запуске Jupyter Notebook, воспользоваться следующей командой:

Итоги

Здесь я рассказал о некоторых полезных приёмах использования pandas в среде Jupyter Notebook. Надеюсь, моя шпаргалка вам пригодится.

Источник