Быстрый и простой способ вывода dataframe без индексов — узнайте, как избежать лишней информации и получить чистые данные

Например, предположим, что у вас есть DataFrame с данными о продажах продуктов в магазине. Вы хотите вывести только названия продуктов и цены, без индексов. Используя метод .to_string(index=False), вы получите искомый результат.

Такой подход позволит вам быстро и просто вывести данные без перегруженности информацией, что особенно полезно при работе с большими DataFrame и большим объемом данных.

Чтобы вывести dataframe без индексов, можно воспользоваться методом .reset_index(). Он позволяет сбросить индексы и превратить их обычные столбцы.

Пример:

df.reset_index(drop=True)

В данном примере метод .reset_index() вызывается на объекте dataframe df с параметром drop=True. Опция drop=True указывает на удаление старых индексов и создание новых.

Когда работаем с большими объемами данных в pandas, часто возникает необходимость быстро и просто вывести dataframe без индексов.

Удаление индексов может быть полезным, так как:

• Облегчает чтение и анализ данных. Без индексов данные отображаются в простой и понятной таблице, где каждая строка соответствует отдельной записи.
• Уменьшает объем хранимых данных. Индексы занимают дополнительную память, особенно при работе с большими наборами данных. Удаление индексов позволяет сократить размер файла и ускорить его обработку.
• Упрощает экспорт. DataFrame без индексов легко экспортировать в различные форматы, такие как CSV или Excel, без необходимости дополнительной обработки данных.

Как быстро убрать индексы из dataframe?

Для быстрого удаления индексов можно использовать метод reset_index(). Этот метод создает новый dataframe, в котором индексы заменяются на числовую последовательность от 0 до N-1, где N — количество строк в исходном dataframe.

Пример использования:


import pandas as pd
# Создание dataframe
data = {'Имя': ['Джон', 'Алиса', 'Кейт'],
'Возраст': [25, 28, 32],
'Город': ['Москва', 'Нью-Йорк', 'Лондон']}
df = pd.DataFrame(data)
df_without_index = df.reset_index(drop=True)
print(df_without_index)


Имя Возраст Город
0 Джон 25 Москва
1 Алиса 28 Нью-Йорк
2 Кейт 32 Лондон


Теперь каждая строка имеет числовой индекс от 0 до 2, что облегчает чтение и анализ данных.

Для начала, давайте создадим пример dataframe:

Теперь давайте выведем его без индексов:

Как видно из примера, индексы были удалены, и данные теперь выглядят более читабельно. Этот метод также может быть полезен для последующей обработки данных или экспорта в другие форматы.

1. Метод to_string

Первый способ — использовать метод to_string. Этот метод возвращает строковое представление dataframe без индексов.

import pandas as pd
data = {
'Имя': ['Марина', 'Алексей', 'Екатерина'],
'Возраст': [25, 31, 28],
'Пол': ['Женский', 'Мужской', 'Женский']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.to_string(index=False))

Результат:

2. Метод to_html

Второй способ — использовать метод to_html. Этот метод возвращает HTML-представление dataframe без индексов.

import pandas as pd
data = {
'Имя': ['Марина', 'Алексей', 'Екатерина'],
'Возраст': [25, 31, 28],
'Пол': ['Женский', 'Мужской', 'Женский']
}
df = pd.DataFrame(data)
html = df.to_html(index=False)
print(html)

Результат:

<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th>Имя</th>
<th>Возраст</th>
<th>Пол</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Марина</td>
<td>25</td>
<td>Женский</td>
</tr>
<tr>
<td>Алексей</td>
<td>31</td>
<td>Мужской</td>
</tr>
<tr>
<td>Екатерина</td>
<td>28</td>
<td>Женский</td>
</tr>
</tbody>
</table>

3. Метод style.hide_index

import pandas as pd
from pandas.io.formats.style import Styler
data = {
'Имя': ['Марина', 'Алексей', 'Екатерина'],
'Возраст': [25, 31, 28],
'Пол': ['Женский', 'Мужской', 'Женский']
}
df = pd.DataFrame(data)
styled_df = df.style.hide_index()
html = styled_df.render()
print(html)

Результат:

<style  type="text/css" >

</style>