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Ocasionalmente, es posible que desee eliminar la columna de índice de un DataFrame de pandas en Python.
Dado que pandas DataFrames y Series siempre tienen un índice, en realidad no puede eliminar el índice, pero puede restablecerlo usando el siguiente código:
df. reset_index (drop = True , inplace = True )
Por ejemplo, supongamos que tenemos el siguiente DataFrame de pandas con un índice de letras:
importar pandas como pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame ({'puntos': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
'asiste': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
'rebotes': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})
# establecer el índice de DataFrame para que sean letras aleatorias
df = df. set_index ([pd. Index (['a', 'b', 'd', 'g', 'h', 'm', 'n', 'z'])])
#display DataFrame
df
puntos ayuda a rebotes
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
Podemos usar la función reset_index () para restablecer el índice para que sea una lista secuencial de números:
#reset index
df. reset_index (drop = True , inplace = True )
#display DataFrame
df
puntos ayuda a rebotes
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
Observe que el índice ahora es una lista de números que van del 0 al 7.
Como se mencionó anteriormente, el índice no es en realidad una columna. Por lo tanto, cuando usamos el comando de forma , podemos ver que el DataFrame tiene 8 filas y 3 columnas (en lugar de 4 columnas):
# encontrar el número de filas y columnas en DataFrame df. forma (8, 3)
Bono: suelte el índice al importar y exportar
A menudo, es posible que desee restablecer el índice de un DataFrame de pandas después de leerlo desde un archivo CSV. Puede restablecer rápidamente el índice mientras lo importa utilizando el siguiente código:
gl = pd. read_csv ('data.csv', index_col = Falso )
Y puede asegurarse de que una columna de índice no se escriba en un archivo CSV al exportar utilizando el siguiente código:
df. to_csv ('data.csv', index = False )
Recursos adicionales
Cómo soltar filas con valores NaN en Pandas
Cómo ordenar valores en un DataFrame de Pandas
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
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