Pandas之DataFrame对象的列和索引之间的转化

时间:2021-07-19 01:43:13

约定:

?
1
import pandas as pd

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

?
1
2
df1=pd.DataFrame({'X':range(5),'Y':range(5),'S':list("aaabb"),'Z':[1,1,2,2,2]})
df1

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

?
1
df1.set_index('S')

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

?
1
df1.set_index(['S','Z'])

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

?
1
df1.set_index(['S','Z'],drop=False)

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

?
1
2
df2=df1.set_index(['S','Z'])
df2

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

?
1
df2.reset_index('Z')

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

?
1
df2.reset_index()

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

?
1
df2.reset_index('Z',drop=True)

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

?
1
2
df2.reset_index(inplace=True)
df2

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