pandas删除部分数据后重新生成索引的实现

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

pandas删除部分数据后重新生成索引的实现_第1张图片

删除部分数据后

pandas删除部分数据后重新生成索引的实现_第2张图片

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。

pandas删除部分数据后重新生成索引的实现_第3张图片

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,humidity
07/01/21,95,50
07/02/21,94,55
07/03/21,94,56

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  humidity
0 2021-07-01           95        50
1 2021-07-02           94        55
2 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  humidity
date                             
2021-07-01           95        50
2021-07-02           94        55
2021-07-03           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  humidity
date                             
2021-07-01           95        50
2021-07-02           94        55
2021-07-03           94        56

这里有两点需要注意下。

1.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)

2.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         C
0  0.548012  0.288583  0.734276
1  0.342895  0.207917  0.995485
2  0.378794  0.160913  0.971951
3  0.039738  0.008414  0.226510
4  0.581093  0.750331  0.133022
>>> df1 = df0[df0.index % 2 == 0]
>>> df1
          A         B         C
0  0.548012  0.288583  0.734276
2  0.378794  0.160913  0.971951
4  0.581093  0.750331  0.133022
>>> df1.reset_index(drop=True)
          A         B         C
0  0.548012  0.288583  0.734276
1  0.378794  0.160913  0.971951
2  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 team
0  0.548012  0.288583  0.734276    X
1  0.342895  0.207917  0.995485    X
2  0.378794  0.160913  0.971951    Y
3  0.039738  0.008414  0.226510    Y
4  0.581093  0.750331  0.133022    Y
>>> df0.groupby("team").mean()
             A         B         C
team                              
X     0.445453  0.248250  0.864881
Y     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         C
0    X  0.445453  0.248250  0.864881
1    Y  0.333208  0.306553  0.443828
>>> df0.groupby("team", as_index=False).mean()
  team         A         B         C
0    X  0.445453  0.248250  0.864881
1    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 team
3  0.039738  0.008414  0.226510    Y
1  0.342895  0.207917  0.995485    X
2  0.378794  0.160913  0.971951    Y
0  0.548012  0.288583  0.734276    X
4  0.581093  0.750331  0.133022    Y
>>> df0.sort_values("A", ignore_index=True)
          A         B         C team
0  0.039738  0.008414  0.226510    Y
1  0.342895  0.207917  0.995485    X
2  0.378794  0.160913  0.971951    Y
3  0.548012  0.288583  0.734276    X
4  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 team
0  0.548012  0.288583  0.734276    X
1  0.342895  0.207917  0.995485    X
2  0.378794  0.160913  0.971951    Y
3  0.039738  0.008414  0.226510    Y
4  0.581093  0.750331  0.133022    Y
>>> df0.drop_duplicates("team", ignore_index=True)
          A         B         C team
0  0.548012  0.288583  0.734276    X
1  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 team
X1  0.548012  0.288583  0.734276    X
X2  0.342895  0.207917  0.995485    X
Y1  0.378794  0.160913  0.971951    Y
Y2  0.039738  0.008414  0.226510    Y
Y3  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。

pandas删除部分数据后重新生成索引的实现_第4张图片

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。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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