PythonでDataFrameのIndexをリセット・初期化する方法

2022.10.11
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この記事では、reset_index() と concat() 関数を使用して DataFrame オブジェクトのインデックスをリセットする方法について説明します。

また、pandas DataFrameのインデックスをリセットする必要がある様々なシナリオについても説明します。

こちらもお読みください。

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pandasのreset_index()関数のシンタックス

Python では、pandas DataFrame クラスの reset_index() 関数を使用して、pandas DataFrame オブジェクトのインデックスをリセットすることができます。

reset_index()関数は、pandas DataFrame のインデックスをデフォルトで Pandas のデフォルトインデックスにリセットし、新しいインデックスを持つ pandas DataFrame オブジェクトかNone値を返します。

もし、Pandas DataFrame が複数のレベルのインデックスを持っている場合、この関数は1つ以上のレベルを削除することができます。

それでは、reset_index()` 関数のシンタックスを簡単に理解しましょう。

# Syntax of the reset_index() function in pandas
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')

ほとんどの場合、drop と inplace の2つのパラメータしか使用しませんが、残りのパラメータはあまり使用しません。

  • drop: drop: DataFrameのカラムにインデックスを挿入しないようにします。pandasのDataFrameのインデックスをデフォルトの整数インデックスにリセットします。このパラメータは、TrueまたはFalseのブール値をとりますが、デフォルトではFalseです。
  • インプレース。inplace: 新しい pandas DataFrame オブジェクトを作成するのではなく、DataFrame のインデックスをリセットする処理を行います。また、デフォルトでは False である boolean 値を受け取ります。

この記事もチェック：PythonのPandasでブールインデックス参照を実装する方法

Reset Index of a DataFrame using the reset_index() function

Pythonでは、以下のようなシナリオでpandas DataFrameオブジェクトのインデックスをリセットする必要があります。

1. DataFrameに行が追加された場合

元のDataFrameオブジェクトに数行の行を追加すると、新しい行のインデックスは0から始まります。

ここで、reset_index()関数を適用してDataFrameのインデックスをリセットすることができます。

以下のデモを見てください。

# Case-1
# When some rows are inserted in the DataFrame
 
# Import pandas
import pandas as pd
 
# Create a DataFrame object
# Using DataFrame() function
df1 = pd.DataFrame({"Date": ['11/05/21', '15/06/21', '17/07/21'],
                   "Item": ['Television', 'Speaker', 'Monitor'],
                   "Sales": [200, 300, 115]})
print("Original DataFrame:
")
print(df1)
 
# Create an another DataFrame
df2 = pd.DataFrame({"Date": ['04/05/20', '29/07/20', '30/08/20'],
                    "Item": ['Mixer', 'Bulb', 'Cooler'],
                    "Sales": [803, 178, 157]})
 
# Add the rows of DataFrame (df2) to the DataFrame (df1)
# Using the concat() function
df = pd.concat([df1, df2])
print("
DataFrame after inserting some rows:
")
print(df)
 
# Reset the index of the final DataFrame
# Using reset_index() function
df.reset_index(drop = True, inplace = True)
print("
DataFrame after the resetting the index:
")
print(df)

結果は以下の通りです。

出力：

Original DataFrame:
 
       Date        Item  Sales
0  11/05/21  Television    200
1  15/06/21     Speaker    300
2  17/07/21     Monitor    115
 
DataFrame after inserting some rows:
 
       Date        Item  Sales
0  11/05/21  Television    200
1  15/06/21     Speaker    300
2  17/07/21     Monitor    115
0  04/05/20       Mixer    803
1  29/07/20        Bulb    178
2  30/08/20      Cooler    157
 
DataFrame after the resetting the index:
 
       Date        Item  Sales
0  11/05/21  Television    200
1  15/06/21     Speaker    300
2  17/07/21     Monitor    115
3  04/05/20       Mixer    803
4  29/07/20        Bulb    178
5  30/08/20      Cooler    157

2. DataFrame内の行が削除された場合

この場合、まずインデックスが乱れた元のDataFrameオブジェクトから、選択したいくつかの行をドロップ/デリートします。

その後、最終的なDataFrameに reset_index() 関数を適用して、値を再集計します。

それでは、このケースを実装するためのPythonコードを見てみましょう。

# Case-2
# When few rows from DataFrame are deleted
 
# Import pandas Python module
import pandas as pd
 
# Create a DataFrame object
# Using DataFrame() function
df = pd.DataFrame({"Date": ['11/05/21', '15/06/21', '17/07/21', '19/11/20', '21/12/20'],
                   "Item": ['Television', 'Speaker', 'Desktop', 'Dish-Washer', 'Mobile'],
                   "Sales": [200, 300, 115, 303, 130]})
print("Original DataFrame:
")
print(df)
 
# Delete few rows of the DataFrame (df)
# Using drop() function
df = df.drop(labels = [0, 3], axis = 0)
print("
DataFrame after deleting few rows:
")
print(df)
 
# Reset the index of the final DataFrame
# Using reset_index() function
df.reset_index(drop = True, inplace = True)
print("
DataFrame after the resetting the index:
")
print(df)

結果は以下の通りです。

Original DataFrame:
 
       Date         Item  Sales
0  11/05/21   Television    200
1  15/06/21      Speaker    300
2  17/07/21      Desktop    115
3  19/11/20  Dish-Washer    303
4  21/12/20       Mobile    130
 
DataFrame after deleting few rows:
 
       Date     Item  Sales
1  15/06/21  Speaker    300
2  17/07/21  Desktop    115
4  21/12/20   Mobile    130
 
DataFrame after the resetting the index:
 
       Date     Item  Sales
0  15/06/21  Speaker    300
1  17/07/21  Desktop    115
2  21/12/20   Mobile    130

3. データフレーム内で行がソートされている場合

この場合、まず元のDataFrameオブジェクトの行を1つまたは複数の列に従ってソートし、最終的なDataFrameオブジェクトに reset_index() 関数を適用します。

それでは、Pythonコードでこのケースを実装する方法を見てみましょう。

# Case-3
# When rows of the DataFrame are sorted
 
# Import pandas Python module
import pandas as pd
 
# Create a DataFrame object
# Using DataFrame() function
df = pd.DataFrame({"Date": ['11/05/21', '15/06/21', '17/07/21', '19/11/20', '21/12/20'],
                   "Item": ['Television', 'Speaker', 'Desktop', 'Dish-Washer', 'Mobile'],
                   "Sales": [200, 300, 115, 303, 130]})
print("Original DataFrame:
")
print(df)
 
# Sort the rows of the DataFrame (df)
# Using sort_values() function
df.sort_values(by = "Sales", inplace = True)
print("
DataFrame after sorting the rows by Sales:
")
print(df)
 
# Reset the index of the final DataFrame
# Using reset_index() function
df.reset_index(drop = True, inplace = True)
print("
DataFrame after the resetting the index:
")
print(df)

結果は以下の通りです。

Original DataFrame:
 
       Date         Item  Sales
0  11/05/21   Television    200
1  15/06/21      Speaker    300
2  17/07/21      Desktop    115
3  19/11/20  Dish-Washer    303
4  21/12/20       Mobile    130
 
DataFrame after sorting the rows by Sales:
 
       Date         Item  Sales
2  17/07/21      Desktop    115
4  21/12/20       Mobile    130
0  11/05/21   Television    200
1  15/06/21      Speaker    300
3  19/11/20  Dish-Washer    303
 
DataFrame after the resetting the index:
 
       Date         Item  Sales
0  17/07/21      Desktop    115
1  21/12/20       Mobile    130
2  11/05/21   Television    200
3  15/06/21      Speaker    300
4  19/11/20  Dish-Washer    303

4. 2つのデータフレームを追記した場合

これもよくあるケースですが、pandasのDataFrameオブジェクトのインデックスをリセットする必要があります。

この場合、まず元のDataFrameオブジェクトに別のDataFrameオブジェクトを追加し、最終的に結合されたDataFrameオブジェクトに reset_index() 関数を適用しています。

では、このケースを実装するためのPythonコードを書いてみましょう。

# Case-4
# When two DataFrames are appended
 
# Import pandas Python module
import pandas as pd
 
# Create a DataFrame object
# Using DataFrame() function
df1 = pd.DataFrame({"Date": ['11/05/21', '15/06/21', '17/07/21'],
                   "Item": ['Television', 'Speaker', 'Desktop'],
                   "Sales": [200, 300, 115]})
print("Original DataFrame:
")
print(df1)
 
# Create a new DataFrame
df2 = pd.DataFrame({"Date": ['19/11/20', '21/12/20'],
                    "Item": ['Dish-Washer', 'Mobile'],
                    "Sales": [403, 130]})
 
# Append the new DataFrame (df1) to the previous one (df2)
df = df1.append(df2)
print("
DataFrame after appending the new DataFrame:
")
print(df)
 
# Reset the index of the final DataFrame
# Using reset_index() function
df.reset_index(drop = True, inplace = True)
print("
DataFrame after the resetting the index:
")
print(df)

結果は以下の通りです。

Original DataFrame:
 
       Date        Item  Sales
0  11/05/21  Television    200
1  15/06/21     Speaker    300
2  17/07/21     Desktop    115
 
DataFrame after appending the new DataFrame:
 
       Date         Item  Sales
0  11/05/21   Television    200
1  15/06/21      Speaker    300
2  17/07/21      Desktop    115
0  19/11/20  Dish-Washer    403
1  21/12/20       Mobile    130
 
DataFrame after the resetting the index:
 
       Date         Item  Sales
0  11/05/21   Television    200
1  15/06/21      Speaker    300
2  17/07/21      Desktop    115
3  19/11/20  Dish-Washer    403
4  21/12/20       Mobile    130

concat() 関数を使ってデータフレームのインデックスをリセットする

Python では、pandas の concat() 関数と ignor_index パラメータを使用して、pandas DataFrame オブジェクトのインデックスをリセットすることも可能です。

デフォルトでは、 ignore_index パラメータの値は False になっています。

DataFrameのインデックスをリセットするためには、その値をTrueに設定する必要があります。

それでは、Pythonのコードで実装してみましょう。

# Reset the index of DataFrame using concat() function
 
# Import pandas Python module
import pandas as pd
 
# Create a DataFrame object
# Using DataFrame() function
df1 = pd.DataFrame({"Date": ['11/05/21', '15/06/21', '17/07/21'],
                   "Item": ['Television', 'Speaker', 'Desktop'],
                   "Sales": [200, 300, 115]})
print("Original DataFrame:
")
print(df1)
 
# Create a new DataFrame
df2 = pd.DataFrame({"Date": ['14/10/20', '19/11/20', '21/12/20'],
                    "Item": ['Oven', 'Toaster', 'Fan'],
                    "Sales": [803, 178, 157]})
 
# Concat the new DataFrame (df2) with the prevous one (df1)
# And reset the index of the DataFrame
# Using the concat() function with ignor_index parameter
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index = True)
print("
DataFrame after concatenation and index reset:
")
print(df)

結果は以下の通りです。

Original DataFrame:
 
       Date        Item  Sales
0  11/05/21  Television    200
1  15/06/21     Speaker    300
2  17/07/21     Desktop    115
 
DataFrame after concatenation and index reset:
 
       Date        Item  Sales
0  11/05/21  Television    200
1  15/06/21     Speaker    300
2  17/07/21     Desktop    115
3  14/10/20        Oven    803
4  19/11/20     Toaster    178
5  21/12/20         Fan    157

まとめ

この記事では、pandasの reset_index() 関数を使用して、変更したpandas DataFrameオブジェクトのインデックスをリセットする方法とタイミングを学びました。

このチュートリアルで説明したことを理解し、自分自身でこれらのDataFrameの操作を行うことができるようになれば幸いです。

Pythonに関連するこのような有益な記事をもっと見るために私たちと一緒にご滞在をありがとうございます。

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