Veremos la ejecución práctica de esta función en este tutorial.
Ejemplo 1: utilizar el método Pandas Series.Reset_Index() para restablecer el índice de una serie y mantener la lista de índice inicial como una columna
El método “Series.reset_index()” se emplea en esta ilustración para restablecer el índice de una serie de Pandas y mantener los cambios en la copia de la serie.
El trabajo del programa Python comenzó al encontrar una herramienta adecuada para que nuestro sistema cumpliera con el script. Se elige la herramienta “Spyder” para la ejecución de los programas.
Inicializamos el script cargando primero las bibliotecas esenciales. Como el método “Series.reset_index()” se emplea del kit de herramientas de Pandas, necesariamente debemos cargarlo en nuestro entorno de Python. La biblioteca Pandas se importa escribiendo el script 'importar pandas como pd'. La sección 'como pd' en esta línea se refiere a hacer que 'pd' sea un alias de la biblioteca 'Pandas'. Por lo tanto, no necesitamos usar los 'Pandas'. Simplemente escribimos 'pd' para acceder a cualquier función de Pandas.
El primer método al que accedemos desde el módulo Pandas usando el alias “pd” es el método “pd.Series”. Este método es un método integrado de Pandas para crear una serie con la matriz de valores proporcionada. Invocamos esta función y especificamos los valores que son '34', '21', '18', '45', '76', '82', '22', '40', '91', '101', y “8”. Además, el nombre de la columna se define utilizando el parámetro 'nombre' como 'Datos'.
Después de eso, inicializamos una variable 'nuevo_índice' y le asignamos algunos valores pero con la misma longitud que usamos para los valores de la serie. Los valores para la variable 'nuevo_índice' son 'A01', 'A02', 'A03', 'A04', 'A05', 'A06', 'A07', 'A08', 'A09', 'A10' y “A11”. Usamos los valores almacenados en esta variable para el índice. Para establecer la columna de índice de la serie, invocamos la propiedad 'Series.index' y le asignamos la variable 'new_index'. Los valores almacenados en el 'nuevo_índice' se ponen como el índice de la serie en lugar de la lista predeterminada del índice que comienza desde '0'. Por último, para ver la serie con el índice especificado, llamamos a la función 'imprimir()' y pasamos la serie 'Número' como entrada para imprimir su contenido.
La serie resultante con los índices especificados que reemplazaron la lista de índices predeterminada se muestra en el terminal.
Para restablecer esta lista de índices definida por el usuario a la lista predeterminada, utilizamos el método 'Series.reset_index()' de Pandas.
Llamamos al método “Series.reset_index()” para restablecer la lista de índices. El nombre de la serie se proporciona como 'Número' con el método 'reset_index()'. Por lo tanto, funciona comprobando la serie y restableciendo la lista de índices a la configuración predeterminada. Para guardar estas modificaciones, creamos la variable 'Salida' que genera una copia de la serie con una lista de índice modificada. Empleamos la función 'imprimir ()' para mostrar el contenido de 'salida'.
En la imagen de salida, podemos ver que se muestra el índice secuencial predeterminado. Además, la lista de índice especificada se agrega como una nueva columna de la serie con la etiqueta 'índice'.
Ejemplo 2: utilizar el método Pandas Series.Reset_Index() para restablecer el índice de una serie y eliminar el índice inicial
Esta instancia demuestra la técnica para restablecer el índice de una serie de Pandas usando el método “Series.reset_index()”. Además, descartamos la columna de índice definida inicialmente usando el parámetro 'soltar' de la función 'Series.reset_index()'.
Para la ejecución del fragmento de código, primero importamos la biblioteca de Pandas como 'pd'. Luego, ejercitamos un método de este módulo de Pandas actualmente cargado para crear una serie de Pandas. Se emplea la función 'pd.Series ()' y le proporcionamos una matriz de valores para generar una serie usando estos valores. Los valores que especificamos para la construcción de la serie son del tipo de datos de cadena. Estos valores son “Nestle”, “Cadbury”, “Mars”, “Dove”, “Lindt”, “Godiva”, “Ghirardelli” y “Ferrero”. Usamos el parámetro 'nombre' para etiquetar esta columna. Lo llamamos 'Marca' ya que creamos una serie que contiene los nombres de las marcas de chocolate. La longitud de la serie es de 8. Se crea un objeto de serie “Chocolates” y se le asigna el resultado producido a partir de la invocación del método “pd.Series()” de Pandas.
Además, se crea una variable 'identificador' y se inicializa con estos valores 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G' y 'H'. La longitud de los valores que contiene es la misma que la longitud de los valores de la serie. Ahora, cambiamos la lista de índices predeterminados de la serie y proporcionamos los valores de la variable 'identificadora' para usar como índice. Para establecer el índice se ejerce la propiedad “Series.index”. El nombre de la serie “Chocolates” se menciona con la propiedad “.index”. Asignamos la variable 'identificador' a la propiedad del índice. La propiedad 'índice' extrae los valores conservados en la variable 'identificador' y los convierte en la lista de índice de la serie. En última instancia, se invoca el método 'imprimir ()' para imprimir la serie 'Chocolates'.
La serie que se muestra en la siguiente instantánea muestra que colocamos con éxito la lista de índice especificada en lugar de la lista de índice predeterminada.
Ahora, si desea restablecer la configuración del índice, simplemente use el método de Pandas 'Series.reset_index()'. Proporcionamos el nombre de nuestra serie con este método. Simplemente restablece la configuración del índice a los valores predeterminados para esa serie en particular.
Invocamos el método 'Series.reset_index()' y proporcionamos el nombre de la serie como 'Chocolates'. Para almacenar la serie con la lista de índices por defecto, creamos una variable “ser”. Ahora, tenemos que ver esta serie. Para ello se utiliza el método “print()”. Dentro de sus llaves, pasamos la variable 'ser' para que muestre lo que haya conservado esta variable.
La serie resultante se muestra con la lista de índice predeterminada. Pero también, la lista de índice especificada inicialmente está presente como una columna en la serie con el título de 'índice'. El método “reset_index()” coloca la lista de índice predeterminada pero no ha eliminado la lista especificada para el índice y la mantiene como una nueva columna en su lugar.
Para descartar la lista de índices especificada inicialmente que ahora se agrega como una columna en la serie, utilizamos un parámetro en el método 'reset_index()'. Este parámetro es la “gota”. Toma el valor booleano como entrada. De forma predeterminada, el valor del parámetro 'soltar' se establece en 'Falso', lo que significa que no elimina la lista de índice inicial. Como queremos eliminar la lista de índice inicial, tenemos que cambiar su valor a 'Verdadero'.
Simplemente pasamos el atributo 'drop' con el valor 'True' a la función 'Series.reset_index()'.
La salida representada muestra una serie que ahora ha eliminado la columna 'índice' y se muestra con la lista de índice predeterminada. El resultado obtenido se presenta en la siguiente instantánea:
Conclusión
Puede tener los conjuntos de datos en los que se especifica que se utilizará su lista de índices en lugar de la lista de índices predeterminada. Es posible que tengamos que restablecerlo a la configuración predeterminada. Por ello, Pandas nos proporciona el método “Series.reset_index()”. Este método cambia el índice a la configuración predeterminada. Proporcionamos dos técnicas para utilizar este método. Para la primera ilustración, mantuvimos la lista de índices especificada inicialmente en la serie resultante como una columna después de agregar la lista de índices predeterminada. La otra técnica demostró cómo eliminar la lista especificada de la serie utilizando el parámetro 'soltar'.