约定:
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import pandas as pd
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DataFrame对象的列和索引之间的转化
我们常常需要将DataFrame对象中的某列或某几列作为索引,或者将索引转化为对象的列。pandas提供了set_index()/reset_index() 来供我们使用。
一、列转化为索引
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df1 = pd.DataFrame({ 'X' : range ( 5 ), 'Y' : range ( 5 ), 'S' : list ( "aaabb" ), 'Z' :[ 1 , 1 , 2 , 2 , 2 ]})
df1
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代码结果:
S | X | Y | Z | |
---|---|---|---|---|
0 | a | 0 | 0 | 1 |
1 | a | 1 | 1 | 1 |
2 | a | 2 | 2 | 2 |
3 | b | 3 | 3 | 2 |
4 | b | 4 | 4 | 2 |
指定列为索引
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df1.set_index( 'S' )
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代码结果:
X | Y | Z | |
---|---|---|---|
S | |||
a | 0 | 0 | 1 |
a | 1 | 1 | 1 |
a | 2 | 2 | 2 |
b | 3 | 3 | 2 |
b | 4 | 4 | 2 |
指定多个列作为多级索引
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df1.set_index([ 'S' , 'Z' ])
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代码结果:
X | Y | ||
---|---|---|---|
S | Z | ||
a | 1 | 0 | 0 |
1 | 1 | 1 | |
2 | 2 | 2 | |
b | 2 | 3 | 3 |
2 | 4 | 4 |
同时保留作为索引的列
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df1.set_index([ 'S' , 'Z' ],drop = False )
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代码结果:
S | X | Y | Z | ||
---|---|---|---|---|---|
S | Z | ||||
a | 1 | a | 0 | 0 | 1 |
1 | a | 1 | 1 | 1 | |
2 | a | 2 | 2 | 2 | |
b | 2 | b | 3 | 3 | 2 |
2 | b | 4 | 4 | 2 |
二、索引转化为列
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df2 = df1.set_index([ 'S' , 'Z' ])
df2
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代码结果:
X | Y | ||
---|---|---|---|
S | Z | ||
a | 1 | 0 | 0 |
1 | 1 | 1 | |
2 | 2 | 2 | |
b | 2 | 3 | 3 |
2 | 4 | 4 |
将单个索引作为DataFrame对象的列
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df2.reset_index( 'Z' )
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代码结果:
Z | X | Y | |
---|---|---|---|
S | |||
a | 1 | 0 | 0 |
a | 1 | 1 | 1 |
a | 2 | 2 | 2 |
b | 2 | 3 | 3 |
b | 2 | 4 | 4 |
将多级索引作为列
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df2.reset_index()
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代码结果:
S | Z | X | Y | |
---|---|---|---|---|
0 | a | 1 | 0 | 0 |
1 | a | 1 | 1 | 1 |
2 | a | 2 | 2 | 2 |
3 | b | 2 | 3 | 3 |
4 | b | 2 | 4 | 4 |
直接删除对指定索引
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df2.reset_index( 'Z' ,drop = True )
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代码结果:
X | Y | |
---|---|---|
S | ||
a | 0 | 0 |
a | 1 | 1 |
a | 2 | 2 |
b | 3 | 3 |
b | 4 | 4 |
直接对原DataFrame对象修改
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df2.reset_index(inplace = True )
df2
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代码结果:
S | Z | X | Y | |
---|---|---|---|---|
0 | a | 1 | 0 | 0 |
1 | a | 1 | 1 | 1 |
2 | a | 2 | 2 | 2 |
3 | b | 2 | 3 | 3 |
4 | b | 2 | 4 | 4 |
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_38168620/article/details/80100014