如何将数据框中的熊猫索引转换为列？

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这似乎相当明显，但我似乎无法弄清楚如何将数据帧的索引转换为列？如何将数据框中的熊猫索引转换为列？

例如：

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

要，

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

来源

2013-12-09 msakya

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或者：

df['index1'] = df.index

，或者.reset_index：

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

所以，如果你有3级指标，如多指标框架：

>>> 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

，并要在索引中的第一个（tick）和第三（obs）水平转换成列，你会怎么做：

>>> 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

来源

2013-12-09 00:39:17

记住，你必须对你所有的索引做n次（例如，如果你有两个索引，那么你必须做两次） – dval

用'df.reset_index（level = df.index.names，inplace = True）'可以将给定的整个多索引到列 – venti

你可以在列上有一个索引只是添加到数据框，所以它是一个真正的列和索引？ – bretcj7

对于多指标，你可以使用提取其分类指数

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

其中si_name是子索引的名称。

来源

2015-06-26 14:13:58 Apogentus

为了更清楚一点，我们来看一下在其索引中有两个级别的DataFrame（一个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'))

的reset_index方法，调用默认参数，将所有指数水平列，并使用一个简单的RangeIndex的新指标。

df.reset_index()

使用level参数来控制哪些索引电平被转换成列。如有可能，请使用更清晰的级别名称。如果没有关卡名称，则可以通过其整数位置来引用每个关卡，这些位置从外部开始为0。您可以在这里使用标量值或者您想要重置的所有索引的列表。

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

在极少数情况下，你要保留指数，并打开索引的列，您可以执行以下操作：

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

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

来源

2017-10-24 22:04:27

如何将数据框中的熊猫索引转换为列？

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