Индекс сброса в серии NumPy: изучение NumPy и Pandas

  1. Использование функции reset_index(). Эта функция доступна в pandas — популярной библиотеке, созданной на основе NumPy. Вы можете преобразовать серию NumPy в DataFrame pandas, а затем использовать функцию reset_index()для сброса индекса.

  2. Преобразование в DataFrame и сброс индекса вручную. Вы можете преобразовать серию NumPy в DataFrame pandas с помощью функции pd.DataFrame(), а затем использовать index<Атрибут /code>для сброса индекса.

  3. Создание нового индексного массива. Если вы предпочитаете работать с NumPy напрямую, вы можете создать новый индексный массив с помощью функции np.arange()и назначить его серии.

Вот пример фрагмента кода, демонстрирующий эти методы:

import numpy as np
import pandas as pd
# Example NumPy series
series = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
# Using reset_index() function
df = pd.DataFrame(series)
df = df.reset_index()
print(df)
# Converting to a DataFrame and manually resetting the index
df = pd.DataFrame(series)
df.index = np.arange(len(df))
print(df)
# Creating a new index array
new_index = np.arange(len(series))
print(pd.Series(series, index=new_index))