Устраняем индекс-столбец в pandas CSV: без KeyError
Быстрый ответ
Если во время импорта данных из CSV-файла в pandas вы не хотите использовать первый столбец в качестве индекса, укажите параметр index_col=None
при вызове функции read_csv
:
df = pd.read_csv('your_file.csv', index_col=None)
Альтернативно можно задать index_col=False
, что явно указывает на то, что ни один из столбцов не следует интерпретировать как индекс:
df = pd.read_csv('your_file.csv', index_col=False)
Использование этих параметров позволит вам корректно обрабатывать индексы при загрузке данных.
Понимание концепции индекса в pandas
Невидимый, но влиятельный
В DataFrame индекс ведет себя как неотразимый кулисный управляющий, который незаметно упорядочивает данные, не проявляя своего присутствия.
Подход с сохранением типов данных
При удалении индекса предпочительнее использовать df.reset_index()
, а не df = pd.DataFrame(df.values)
. Это поможет избежать нежелательного изменения типов данных.
Самостоятельная настройка индекса
Хотите контролировать управление DataFrame? Установите индекс вручную с помощью df.set_index('column_name', inplace=True)
и направьте ваш DataFrame туда, куда необходимо.
Управление индексом в DataFrame
Правильный сброс индекса
Чтобы начать работу с DataFrame как с чистого листа, используйте:
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
После этого DataFrame будет обновлён и готов к дальнейшему использованию с новым индексом.
Преобразование индекса в столбец
Если вам требуется перевести индекс в роль обычного столбца, сохранив при этом данные:
df.reset_index(inplace=True)
Благодаря данной трансформации, индекс преобразуется в один из столбцов, которые работают на равне с остальными данными.
Визуализация
Воображайте DataFrame как книжную полку с коллекцией книг:
Книжная полка (📚): [Индекс-книга(🔖), Данные-книга 1(📗), Данные-книга 2(📕), ...]
Вы хотите убрать специальную Индекс-книгу(🔖) и оставить полку только с данными:
df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
В результате вы получите следующую полку:
Книжная полка (📚): [Данные-книга 1(📗), Данные-книга 2(📕), ...]
Индекс-книга исчезает, а оставшиеся книги формируют аккуратно организованный ряд.
Подготовка DataFrame к использованию
Правильное присвоение переменных на основе столбцов
Если вы задаёте переменные, опираясь на столбцы DataFrame, исключите возможность замены реального столбца индексом:
df.reset_index(inplace=True)
Такой подход позволит использовать исключительно оригинальные столбцы для любых присваиваний.
Упорядоченность индексов
Одержимы порядком? Вы можете обеспечить чёткую нумерацию индекса:
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
Сделав так, каждый элемент индекса DataFrame будет занимать свое место.
Уникальность индексов и предотвращение беспорядка
Назначение столбца в качестве индекса с помощью df.set_index()
требует острожности в отношении его уникальности. Неправильное управление может случайно вызвать хаос в ваших данных.
Полезные материалы
- pandas.read_csv — документация pandas 2.2.0 – подробное описание функции
read_csv
, вашего главного помощника для работы с CSV. - DataFrame — документация pandas 2.2.0 – исчерпывающее руководство по работе с DataFrame.
- Инструменты ввода/вывода (text, CSV, HDF5, …) — документация pandas 2.2.0 – полный обзор всех инструментов ввода-вывода, доступных в pandas.
- pandas: Как читать и записывать файлы – Real Python – примеры и возможности чтения и записи файлов в pandas.
- Индексация и выбор данных — документация pandas 2.2.0 – информация об изменении индексов и их преобразовании в столбцы.
- Chris Albon – учебник по управлению индексными столбцами в pandas.
- Станьте более продуктивным специалистом в области данных, освоив pandas с помощью этого руководства | Félix Revert | Towards Data Science – советы по эффективной загрузке CSV-файлов и управлению индексами.