Как я могу сбросить индекс подмножества данных pandas по умолчанию

Question

У меня есть этот пример кода

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
               'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
               'sale':[55, 40, 84, 31]})
df.set_index('month', inplace=True)
print(df[( df['sale'] > 40)])

, который производит:

       sale  year
month            
1        55  2012
7        84  2013

Но мне нужно

  month  sale  year
0      1    55  2012
2      7    84  2013

где я сбрасываю индекс на индекс по умолчанию. Есть ли способ изменить оператор печати для достижения этой цели?

Спасибо

Answer 1

Просто выведите строку df.set_index('month', inplace=True):

df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
               'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
               'sale':[55, 40, 84, 31]})

print(df[( df['sale'] > 40)])

#    month  sale  year
# 0      1    55  2012
# 2      7    84  2013

Эта строка явно устанавливает индекс для столбца month, который вам не нужен. Вы можете установить его, а затем сбросить его, используя df.reset_index(), как предложено @Abdullah Ahmed Ghaznavi, но это кажется ненужной работой, если вы не можете контролировать создание кадра данных

Примечание : Если, как следует из вашего вопроса, вы хотите изменить только напечатанный вывод (оставив исходный кадр данных полностью без изменений), вы можете использовать этот оператор печати с вашим Оригинальный процесс:

print(df[( df['sale'] > 40)].reset_index())

Answer 2

Используйте df.reset_index() для чтения информации Документы

Проверьте это:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
               'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
               'sale':[55, 40, 84, 31]})
df.set_index('month', inplace=True) # here you are setting index inplace 
print(df[( df['sale'] > 40)])

df.reset_index(inplace=True)  # here i reset it inplace

print(df[( df['sale'] > 40)]) #updated df

Это даст вам вывод, как это:

   month  sale  year
0      1    55  2012
2      7    84  2013

Как желаемый результат!

Надеюсь, это поможет вам! :)