En Python pandas, ligne de départ de l'indice de 1 au lieu de zéro, sans créer de colonne supplémentaire

Je sais que je peux réinitialiser les indices comme

df.reset_index(inplace=True)

mais cela va démarrer l'indice de 0. Je veux le lancer à partir de 1. Comment puis-je le faire sans la création de toutes les colonnes et en gardant l'index/reset_index de fonctionnalités et d'options? Je ne pas souhaitez créer un nouveau dataframe, donc inplace=True devrait toujours s'appliquer.

OriginalL'auteur Bram Vanroy | 2015-08-27

  1. 32

    Suffit d'attribuer directement un nouvel indice de tableau:

    df.index = np.arange(1, len(df) + 1)

    Exemple:

    In [151]:

df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(5)})
df
Out[151]:
          a
0  0.443638
1  0.037882
2 -0.210275
3 -0.344092
4  0.997045
In [152]:

df.index = np.arange(1,len(df)+1)
df
Out[152]:
          a
1  0.443638
2  0.037882
3 -0.210275
4 -0.344092
5  0.997045

    Ou tout simplement:

    df.index = df.index + 1

    Si l'index est déjà en fonction de 0

    TIMINGS

    Pour une raison que je ne peux pas prendre des timings sur reset_index mais les suivantes sont des timings sur une ligne de 100 000 df:

    In [160]:

%timeit df.index = df.index + 1
The slowest run took 6.45 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
10000 loops, best of 3: 107 µs per loop


In [161]:

%timeit df.index = np.arange(1, len(df) + 1)
10000 loops, best of 3: 154 µs per loop

    Sans le timing pour reset_index je ne peux pas dire avec certitude, cependant, il ressemble juste en ajoutant 1 à chaque valeur de l'indice sera plus rapide si l'index est déjà 0 en fonction

    Qu'attendez-vous être le moyen le plus rapide: réinitialiser l'index, puis + 1, ou en appelant le np.organiser?
    Ne pas prématurément optimiser.
    Les travaux de cette. Notez cependant que dans les cas où aucun des indices sont présents à l'avance (p. ex., tableaux croisés) cela ne fonctionne pas. Vous aurez alors tout d'abord mis à l'index, par exemple en exécutant d'abord df.reset_index(inplace=True) puis mis à l'index par la méthode décrite ci-dessus.
    Le df.index = df.index + 1 a été le plus utile pour moi.
    Encore plus succinctement: df.index += 1.

    OriginalL'auteur EdChum