Jak przekonwertować indeks ramki danych pandy na kolumnę?

Wydaje się to dość oczywiste, ale nie potrafię wymyślić, jak przekonwertować indeks ramki danych na kolumnę?

Na przykład:

df=
        gi       ptt_loc
 0  384444683      593  
 1  384444684      594 
 2  384444686      596  

Do,

df=
    index1    gi       ptt_loc
 0  0     384444683      593  
 1  1     384444684      594 
 2  2     384444686      596  

zarówno:

df['index1'] = df.index

lub .reset_index:

df.reset_index(level=0, inplace=True)

więc jeśli masz ramkę z wieloma indeksami z 3 poziomami indeksu, na przykład:

>>> 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

i chcesz przekonwertować poziomy 1st ( tick) i 3rd ( obs) w indeksie na kolumny, zrobiłbyś:

>>> 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

W przypadku MultiIndex można wyodrębnić jego subindeks za pomocą

df['si_name'] = R.index.get_level_values('si_name') 

gdzie si_namejest nazwa subindeksu.

Aby zapewnić nieco większą przejrzystość, spójrzmy na DataFrame z dwoma poziomami w indeksie (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'))

reset_indexMetoda, zwana z domyślnymi parametrami, konwertuje wszystkie poziomy indeksów na kolumny i używa prostego RangeIndexjako nowego indeksu.

df.reset_index()

Za pomocą tego levelparametru można kontrolować, które poziomy indeksu są konwertowane na kolumny. Jeśli to możliwe, użyj nazwy poziomu, która jest bardziej wyraźna. Jeśli nie ma nazw poziomów, możesz odwoływać się do każdego poziomu przez jego liczbę całkowitą, która zaczyna się od 0 od zewnątrz. Możesz użyć tutaj wartości skalarnej lub listy wszystkich indeksów, które chcesz zresetować.

df.reset_index(level='State') # same as df.reset_index(level=0)

W rzadkim przypadku, gdy chcesz zachować indeks i przekształcić go w kolumnę, możesz wykonać następujące czynności:

# for a single level
df.assign(State=df.index.get_level_values('State'))

# for all levels
df.assign(**df.index.to_frame())

rename_axis + reset_index

Możesz najpierw zmienić nazwę indeksu na pożądaną etykietę, a następnie przejść do serii:

df = df.rename_axis('index1').reset_index()

print(df)

   index1         gi  ptt_loc
0       0  384444683      593
1       1  384444684      594
2       2  384444686      596

Działa to również w przypadku MultiIndexramek danych:

print(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

df = df.rename_axis(['index1', 'index2', 'index3']).reset_index()

print(df)

       index1 index2  index3     val
0  2016-02-26      C       2  0.0139
1  2016-02-27      A       2  0.5577
2  2016-02-28      C       6  0.0303

Jeśli chcesz użyć tej reset_indexmetody, a także zachować istniejący indeks, powinieneś użyć:

df.reset_index().set_index('index', drop=False)

lub zmienić to na miejscu:

df.reset_index(inplace=True)
df.set_index('index', drop=False, inplace=True)

Na przykład:

print(df)
          gi  ptt_loc
0  384444683      593
4  384444684      594
9  384444686      596

print(df.reset_index())
   index         gi  ptt_loc
0      0  384444683      593
1      4  384444684      594
2      9  384444686      596

print(df.reset_index().set_index('index', drop=False))
       index         gi  ptt_loc
index
0          0  384444683      593
4          4  384444684      594
9          9  384444686      596

A jeśli chcesz pozbyć się etykiety indeksu, możesz:

df2 = df.reset_index().set_index('index', drop=False)
df2.index.name = None
print(df2)
   index         gi  ptt_loc
0      0  384444683      593
4      4  384444684      594
9      9  384444686      596

df1 = pd.DataFrame({"gi":[232,66,34,43],"ptt":[342,56,662,123]})
p = df1.index.values
df1.insert( 0, column="new",value = p)
df1

    new     gi     ptt
0    0      232    342
1    1      66     56 
2    2      34     662
3    3      43     123

Bardzo prostym sposobem na to jest użycie metody reset_index (). W przypadku ramki danych df użyj poniższego kodu:

df.reset_index(inplace=True)

W ten sposób indeks stanie się kolumną, a użycie wartości „inplace” jako „True” spowoduje zmianę na stałe.