Как удалить столбец индекса в Pandas (с примерами)


Иногда вы можете захотеть удалить столбец индекса pandas DataFrame в Python.

Поскольку у pandas DataFrames и Series всегда есть индекс, вы не можете удалить индекс, но вы можете сбросить его, используя следующий фрагмент кода:

df.reset_index(drop= True , inplace= True )

Например, предположим, что у нас есть следующий pandas DataFrame с индексом букв:

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
 'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
 'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#set index of DataFrame to be random letters
df = df.set_index([pd.Index(['a', 'b', 'd', 'g', 'h', 'm', 'n', 'z'])])

#display DataFrame
df

 points assists rebounds
a 25 5 11
b 12 7 8
d 15 7 10
g 14 9 6
h 19 12 6
m 23 9 5
n 25 9 9
z 29 4 12

Мы можем использовать функцию reset_index() , чтобы сбросить индекс в последовательный список чисел:

#reset index
df.reset_index(drop= True , inplace= True )

#display DataFrame
df

 points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12

Обратите внимание, что индекс теперь представляет собой список чисел от 0 до 7.

Как упоминалось ранее, индекс на самом деле не является столбцом. Таким образом, когда мы используем команду shape , мы видим, что DataFrame имеет 8 строк и 3 столбца (в отличие от 4 столбцов):

#find number of rows and columns in DataFrame
df.shape

(8, 3)

Бонус: удаление индекса при импорте и экспорте

Часто вам может понадобиться сбросить индекс кадра данных pandas после его чтения из файла CSV. Вы можете быстро сбросить индекс при его импорте, используя следующий фрагмент кода:

df = pd.read_csv('data.csv', index_col= False ) 

И вы можете убедиться, что столбец индекса не записывается в файл CSV при экспорте, используя следующий фрагмент кода:

df.to_csv('data.csv', index= False ) 

Дополнительные ресурсы

Как установить столбец в качестве индекса в Pandas
Как удалить строки со значениями NaN в Pandas
Как сортировать значения в Pandas DataFrame

Замечательно! Вы успешно подписались.
Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли
Вы успешно подписались на кодкамп.
Срок действия вашей ссылки истек.
Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.
Успех! Ваша платежная информация обновлена.
Ваша платежная информация не была обновлена.