Hacktoberfest 2026: le issue che i maintainer hanno segnato per ottobre, aperte e adatte ai principianti. Sfoglia le issue Hacktoberfest

Bug BBQ: Call to `reset_index` in merging lesson not needed?

Aperta
#224 7 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
data

Direzione di ricerca

Inizia con la lezione sull’unione in 04-merging-data ed esamina l’esempio mostrato di concatenazione di survey_sub e survey_sub_last10. Confronta il risultato con e senza reset_index(drop=True), inclusi i valori dell’indice risultante, e consulta la discussione dell’issue. Il lavoro è completato quando l’istruzione e la spiegazione della lezione descrivono accuratamente il comportamento richiesto.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

help wanted type:clarification

The merging lesson has the following code excerpt:

# read in first 10 lines of surveys table
survey_sub = surveys_df.head(10)
# grab the last 10 rows 
survey_sub_last10 = surveys_df.tail(10)
#reset the index values to the second dataframe appends properly
survey_sub_last10=survey_sub_last10.reset_index(drop=True)
# drop=True option avoids adding new index column with old index values

It's not really explained why reset_index needs to be called for the second frame to append "properly". I tried following along without resetting the index, and it seemed to do the right thing. Of course there's a big gap between the index values in the first and second half of the concatenated df, but that seems fine to me (and even preferable to having duplicate index values, which happens if you call reset_index).

I'm inclined to remove that line, but it's possible I'm missing something.

Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
176
Fork
316
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di datacarpentry/python-ecology-lesson

Tutte le issue di datacarpentry/python-ecology-lesson

Issue simili

Altre issue su Data Engineering

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.