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Pandas之DataFrame對象的列和索引之間的轉化

 更新時間：2019年06月25日 14:25:26   作者：yungeisme  
這篇文章主要介紹了Pandas之DataFrame對象的列和索引之間的轉化，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

約定：

import pandas as pd

DataFrame對象的列和索引之間的轉化

我們常常需要將DataFrame對象中的某列或某幾列作為索引，或者將索引轉化為對象的列。pandas提供了set_index()/reset_index() 來供我們使用。

一、列轉化為索引

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

代碼結果：

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

指定列為索引

df1.set_index('S')

代碼結果：

X Y Z
S
a 0 0 1
a 1 1 1
a 2 2 2
b 3 3 2
b 4 4 2

指定多個列作為多級索引

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

代碼結果：

X Y
S Z
a 1 0 0
1 1 1
2 2 2
b 2 3 3
2 4 4

同時保留作為索引的列

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

代碼結果：

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、索引轉化為列

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

代碼結果：

X Y
S Z
a 1 0 0
1 1 1
2 2 2
b 2 3 3
2 4 4

將單個索引作為DataFrame對象的列

df2.reset_index('Z')

代碼結果：

Z X Y
S
a 1 0 0
a 1 1 1
a 2 2 2
b 2 3 3
b 2 4 4

將多級索引作為列

df2.reset_index()

代碼結果：

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

直接刪除對指定索引

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

代碼結果：

X Y
S
a 0 0
a 1 1
a 2 2
b 3 3
b 4 4

直接對原DataFrame對象修改

df2.reset_index(inplace=True)
df2

代碼結果：

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內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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