Как преобразовать индекс pandas в фрейме данных в столбец?
Это кажется довольно очевидным, но я не могу понять, как преобразовать индекс фрейма данных в столбец?
например:
df=
gi ptt_loc
0 384444683 593
1 384444684 594
2 384444686 596
To,
df=
index1 gi ptt_loc
0 0 384444683 593
1 1 384444684 594
2 2 384444686 596
3 ответов
либо:
df['index1'] = df.index
или .reset_index
:
df.reset_index(level=0, inplace=True)
Итак, если у вас есть многоиндексный кадр с 3 уровнями индекса, например:
>>> df
val
tick tag obs
2016-02-26 C 2 0.0139
2016-02-27 A 2 0.5577
2016-02-28 C 6 0.0303
и вы хотите преобразовать 1-й (tick
) и 3 (obs
) уровни в индексе в столбцы, вы бы сделали:
>>> df.reset_index(level=['tick', 'obs'])
tick obs val
tag
C 2016-02-26 2 0.0139
A 2016-02-27 2 0.5577
C 2016-02-28 6 0.0303
для MultiIndex вы можете извлечь его субиндекс, используя
df['si_name'] = R.index.get_level_values('si_name')
здесь si_name
- это имя подиндекса.
чтобы обеспечить немного больше ясности, давайте рассмотрим фрейм данных с двумя уровнями в его индексе (MultiIndex).
index = pd.MultiIndex.from_product([['TX', 'FL', 'CA'],
['North', 'South']],
names=['State', 'Direction'])
df = pd.DataFrame(index=index,
data=np.random.randint(0, 10, (6,4)),
columns=list('abcd'))
на reset_index
метод, вызываемый с параметрами по умолчанию, преобразует все уровни индекса в столбцы и использует простой RangeIndex
как новый индекс.
df.reset_index()
использовать level
параметр для управления, какие уровни индекса преобразуются в столбцы. Если возможно, используйте имя уровня, которое является более явным. Если нет имен уровней, вы можете ссылаться на каждый уровень по его целочисленному местоположению, которое начинается с 0 снаружи. Здесь можно использовать скалярное значение или список всех индексов, которые вы хотите сбросить.
df.reset_index(level='State') # same as df.reset_index(level=0)
в редких случаях, когда вы хотите сохранить индекс и превратить индекс в столбец, вы можете сделать следующее:
# for a single level
df.assign(State=df.index.get_level_values('State'))
# for all levels
df.assign(**df.index.to_frame())