سنرى التنفيذ العملي لهذه الوظيفة في هذا البرنامج التعليمي.
مثال 1: استخدام سلسلة Pandas.Reset_Index () طريقة لإعادة تعيين فهرس سلسلة للاحتفاظ بقائمة الفهرس الأولية كعمود
يتم استخدام طريقة 'Series.reset_index ()' في هذا الرسم التوضيحي لإعادة تعيين فهرس سلسلة Pandas والاحتفاظ بالتغييرات في نسخة السلسلة.
بدأ عمل برنامج بايثون من خلال إيجاد أداة مناسبة لنظامنا لتتوافق مع البرنامج النصي. يتم اختيار أداة 'سبايدر' لتنفيذ البرامج.
نقوم بتهيئة البرنامج النصي عن طريق تحميل المكتبات الأساسية أولاً. نظرًا لاستخدام طريقة 'Series.reset_index ()' من مجموعة أدوات Pandas ، نحتاج بالضرورة إلى تحميلها في بيئة Python الخاصة بنا. يتم استيراد مكتبة Pandas عن طريق كتابة البرنامج النصي 'import pandas as pd'. يشير قسم 'as pd' في هذا السطر إلى جعل 'pd' اسمًا مستعارًا لمكتبة 'Pandas'. وبالتالي ، لا نحتاج إلى استخدام 'الباندا'. نكتب فقط 'pd' للوصول إلى أي ميزة Pandas بدلاً من ذلك.
الطريقة الأولى التي نصل إليها من وحدة Pandas باستخدام الاسم المستعار 'pd' هي طريقة 'pd.Series'. هذه الطريقة هي طريقة Pandas مضمنة لإنشاء سلسلة بمصفوفة القيم المتوفرة. نستدعي هذه الوظيفة ونحدد القيم التي هي '34' ، '21' ، '18' ، '45' ، '76' ، '82' ، '22' ، '40' ، '91' ، '101' ، و '8'. أيضًا ، يتم تعريف اسم العمود باستخدام معلمة 'الاسم' على أنها 'بيانات'.
بعد ذلك ، نقوم بتهيئة متغير 'new_index' ونخصص بعض القيم له ولكن بنفس الطول الذي استخدمناه للقيم في السلسلة. قيم المتغير 'new_index' هي 'A01' و 'A02' و 'A03' و 'A04' و 'A05' و 'A06' و 'A07' و 'A08' و 'A09' و 'A10' و 'أ 11'. نستخدم القيم المخزنة في هذا المتغير للفهرس. لتعيين عمود الفهرس للسلسلة ، نستدعي خاصية 'Series.index' ونخصص لها المتغير 'new_index'. يتم وضع القيم المخزنة في 'new_index' كمؤشر للسلسلة بدلاً من القائمة الافتراضية للفهرس التي تبدأ من '0'. أخيرًا ، لمشاهدة السلسلة بالفهرس المحدد ، نسمي وظيفة 'print ()' ونمرر السلسلة 'Number' كمدخل لطباعة محتواها.
يتم عرض السلسلة الناتجة مع الفهارس المحددة التي حلت محل قائمة الفهرس الافتراضية على الجهاز.
لإعادة قائمة الفهرس المعرفة من قبل المستخدم إلى القائمة الافتراضية ، نستخدم طريقة Pandas “Series.reset_index ()”.
نحن نطلق على طريقة “Series.reset_index ()” لإعادة ضبط قائمة الفهرس. يتم توفير اسم السلسلة كـ 'رقم' مع طريقة 'reset_index ()'. وبالتالي ، فهو يعمل عن طريق فحص السلسلة وإعادة ضبط قائمة الفهرس على الإعدادات الافتراضية. لحفظ هذه التعديلات ، نقوم بإنشاء متغير 'Output' الذي يولد نسخة من السلسلة بقائمة فهرس متغيرة. نستخدم وظيفة 'print ()' لعرض محتوى 'الإخراج'.
في صورة الإخراج ، يمكننا أن نرى أنه يتم عرض الفهرس المتسلسل الافتراضي. أيضًا ، تتم إضافة قائمة الفهرس المحددة كعمود جديد من السلسلة مع تسمية 'الفهرس'.
مثال 2: استخدام سلسلة Pandas.Reset_Index () طريقة لإعادة تعيين فهرس سلسلة وإسقاط الفهرس الأولي
يوضح هذا المثال تقنية إعادة تعيين فهرس سلسلة Pandas باستخدام طريقة 'Series.reset_index ()'. بالإضافة إلى ذلك ، نتجاهل عمود الفهرس المحدد مبدئيًا باستخدام معلمة 'drop' لوظيفة 'Series.reset_index ()'.
لتنفيذ مقتطف الشفرة ، نقوم أولاً باستيراد مكتبة Pandas كـ “pd”. بعد ذلك ، نمارس طريقة من وحدة Pandas المحملة حاليًا لإنشاء سلسلة Pandas. يتم استخدام وظيفة 'pd.Series ()' ونوفر مجموعة من القيم لها لإنشاء سلسلة باستخدام هذه القيم. القيم التي حددناها لبناء السلسلة هي من نوع بيانات السلسلة. هذه القيم هي 'نستله' و 'كادبوري' و 'مارس' و 'دوف' و 'ليندت' و 'جوديفا' و 'جيرارديلي' و 'فيريرو'. نستخدم معلمة 'الاسم' لتسمية هذا العمود. نطلق عليها اسم 'العلامة التجارية' لأننا أنشأنا سلسلة تحمل أسماء العلامات التجارية للشوكولاتة. طول السلسلة هو 8. يتم إنشاء كائن السلسلة 'Chocolates' وتعيين النتيجة الناتجة عن استدعاء طريقة Pd.Series () Pandas.
علاوة على ذلك ، يتم إنشاء 'معرف' متغير وتهيئته باستخدام هذه القيم 'A' و 'B' و 'C' و 'D' و 'E' و 'F' و 'G' و 'H'. طول القيم التي تحتوي عليها هو نفس طول قيم السلسلة. الآن ، نقوم بتغيير قائمة الفهرس الافتراضية للسلسلة وتوفير قيم متغير 'المعرف' لاستخدامها كمؤشر. لتعيين الفهرس ، يتم ممارسة خاصية 'Series.index'. اسم السلسلة 'Chocolates' مذكور في خاصية '.index'. نقوم بتعيين متغير 'المعرف' لخاصية الفهرس. تستخرج خاصية 'index' القيم المحفوظة في متغير 'identifier' وتجعلها قائمة فهرس السلاسل. يتم استدعاء طريقة 'print ()' في النهاية لطباعة سلسلة 'Chocolates'.
توضح السلسلة المعروضة في اللقطة التالية أننا نجحنا في وضع قائمة الفهرس المحددة بدلاً من قائمة الفهرس الافتراضية.
الآن ، إذا كنت تريد إعادة ضبط إعدادات الفهرس ، فما عليك سوى استخدام طريقة Pandas 'Series.reset_index ()'. نحن نقدم اسم سلسلتنا بهذه الطريقة. يقوم فقط بإعادة تعيين إعدادات الفهرس إلى الإعدادات الافتراضية لتلك السلسلة المعينة.
نستدعي طريقة 'Series.reset_index ()' ونزودها باسم السلسلة باسم 'Chocolates'. لتخزين السلسلة مع قائمة الفهرس الافتراضية ، نقوم بإنشاء متغير “ser”. الآن ، نحن بحاجة لرؤية هذه السلسلة. لهذا ، يتم استخدام طريقة 'print ()'. ضمن أقواسها ، نقوم بتمرير المتغير 'ser' بحيث يعرض كل ما احتفظ به هذا المتغير.
يتم عرض السلسلة الناتجة مع قائمة الفهرس الافتراضية. ولكن أيضًا ، قائمة الفهرس المحددة في البداية موجودة كعمود في السلسلة بعنوان 'الفهرس'. تضع طريقة 'reset_index ()' قائمة الفهرس الافتراضية ولكنها لم تزل القائمة المحددة للفهرس وتحتفظ بها كعمود جديد بدلاً من ذلك.
لتجاهل قائمة الفهرس المحددة مبدئيًا والتي تم إلحاقها الآن كعمود في السلسلة ، نستخدم معامل في طريقة 'reset_index ()'. هذه المعلمة هي 'قطرة'. يأخذ في القيمة المنطقية كمدخل. بشكل افتراضي ، يتم تعيين قيمة معلمة 'drop' على 'False' مما يعني أنها لا تسقط قائمة الفهرس الأولية. لأننا نريد حذف قائمة الفهرس الأولية ، علينا تغيير قيمتها إلى 'True'.
نقوم فقط بتمرير سمة 'drop' بالقيمة 'True' إلى وظيفة 'Series.reset_index ()'.
يوضح الإخراج الذي تم تقديمه سلسلة أسقطت عمود 'الفهرس' الآن ويتم عرضها مع قائمة الفهرس الافتراضية. يتم عرض النتيجة المحققة في اللقطة التالية:
استنتاج
يمكنك الحصول على مجموعات البيانات حيث يتم تحديد قائمة الفهرس الخاصة بك لاستخدامها بدلاً من قائمة الفهرس الافتراضية. قد نحتاج إلى إعادة تعيينه إلى الإعدادات الافتراضية. لهذا السبب ، توفر لنا Pandas طريقة 'Series.reset_index ()'. هذه الطريقة تغير الفهرس إلى الإعدادات الافتراضية. قدمنا طريقتين لاستخدام هذه الطريقة. بالنسبة إلى الرسم التوضيحي الأول ، احتفظنا بقائمة الفهرس المحددة في البداية في السلسلة الناتجة كعمود بعد إلحاق قائمة الفهرس الافتراضية. توضح التقنية الأخرى كيفية حذف القائمة المحددة من السلسلة باستخدام معلمة 'drop'.