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En Pandas podemos establecer una columna o varias columnas de un DataFrame como su índice, lo que nos permite organizar y acceder a nuestros datos de una forma mucho más eficiente. El índice actúa como un identificador para cada fila de nuestro DataFrame. Algunas ventajas de usarlo son:
- Realizar búsquedas más rápidas en los datos.
- Reorganizar o jerarquizar los datos.
- Trabajar con series temporales o datos categóricos.
- Facilitar el análisis al ordenar los datos de una manera más significativa.
Podemos mover una columna del cuerpo del DataFrame al index usando .set_index():
Si quisiéramos deshacerlo, podemos restablecer el index usando .reset_index():
También nos permite descartar un index usando (drop=True), lo que eliminará la columna names:
Usar los index nos facilita el trabajo, lo hace más limpio y sencillo. Si quisiéramos acceder a los nombres “Bella” y “Stella” sin usar los index, lo podríamos hacer de esta forma:
Pero ese código es demasiado complejo, largo e ineficiente. Usando indexes podemos acceder de una forma mucho mas simple:
✰ღ★ღ Valores Duplicados ღ★ღ✰
Los valores en el index no necesitan ser unicos, existen 2 Labrador en breed. Si los subconjuntamos usando loc, devolverá todos los datos de Labrador:
✰ღ★ღ Hierarchical Indexes ღ★ღ✰
Podemos incluir varias columnas en el index pasando una lista de nombres de columnas a .set_index() y esto se denominara hierarchical index o index multinivel:
✰ღ★ღ Outer Level ღ★ღ✰
Para tomar un subconjunto de filas en el index del nivel externo (outer level), pasamos una lista de valores a .loc:
Para subconjuntar niveles internos, debemos pasar una lista de tuplas:
✰ღ★ღ By Index ღ★ღ✰
En Pandas podemos usar .sort_values(), pero también podemos usar .sort_index(). De forma predeterminada, ordena todos los niveles de index exterior e interior en orden ascendente:
Podemos controlar la clasificación pasando listas a level y determinar ascending:
Usar indexes es útil, pero complica mucho el código. Así que no es tan usado
- Autor:ByIris
- URL:http://145.223.74.189:3000//article/pandas-setting-indexes
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