導讀：pandas中最常用的數(shù)據(jù)結構是DataFrame，而DataFrame相較于嵌套list或者二維numpy數(shù)組更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。本文主要介紹行索引的幾種變換方式，包括rename與reindex、index.map、set_index與reset_index、stack與unstack等。

慣例開局一張圖

01 索引簡介與樣例數(shù)據(jù)

Series和DataFrame是pandas中的主要數(shù)據(jù)結構類型（老版本中曾有三維數(shù)據(jù)結構Panel，是DataFrame的容器，后被取消），而二者相較于傳統(tǒng)的數(shù)組或list而言，最大的便利之處在于其提供了索引，DataFrame中還有列標簽名，這些都使得在操作一行或一列數(shù)據(jù)中非常方便，包括在數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)處理轉換等。關于索引的詳細介紹可參考前文：python數(shù)據(jù)科學系列：pandas入門詳細教程。

這里，為了便于后文舉例解釋，給出基本的DataFrame樣例數(shù)據(jù)如下：

后文將以此作為操作對象，針對索引的幾種常用變換進行介紹。

注：這里的索引應廣義的理解為既包擴行索引，也包括列標簽。

02 reindex和rename

學習pandas之初，reindex和rename容易使人混淆的一組接口，就其具體功能來看：

• reindex執(zhí)行的是索引重組操作，接收一組標簽序列作為新索引，既適用于行索引也適用于列標簽名，重組之后索引數(shù)量可能發(fā)生變化，索引名為傳入標簽序列
• rename執(zhí)行的是索引重命名操作，接收一個字典映射或一個變換函數(shù)，也均適用于行列索引，重命名之后索引數(shù)量不發(fā)生改變，索引名可能發(fā)生變化

另外二者執(zhí)行功能和接收參數(shù)的套路也是很為相近的，均支持兩種變換方式：

• 一種是變換內容+axis指定作用軸（可選0/1或index/columns）；
• 另一種是直接用index/columns關鍵字指定作用軸

具體而言，reindex執(zhí)行索引重組操作，以新接收的一組標簽序列作為索引，當原DataFrame中存在該索引時則提取相應行或列，否則賦值為空或填充指定值。對于前面介紹的示例數(shù)據(jù)df，以重組行索引為例，兩種可選方式為：

注意到原df中行索引為[1, 3, 5]，而新重組的目標索引為[1, 2, 3]，其中[1, 3]為已有索引直接提取，[2, 4]在原df中不存在，所以填充空值；同時，原df中索引[5]由于不在指定索引中，所以遭舍棄。進一步地，由于重組后可能存在空值，reindex提供了填充空值的可選參數(shù)fill_value和method，二者用法與fillna方法一致，前者用于指定固定值填充，后者用于指定填充策略，例如：

rename用法套路與reindex很為相近，但執(zhí)行功能完全不同，主要用于執(zhí)行索引重命名操作，接收一個字典或一個重命名規(guī)則的函數(shù)類型，示例如下：

03 index.map

針對DataFrame中的數(shù)據(jù)，pandas中提供了一對功能有些相近的接口：map和apply，以及applymap，其中map僅可用于DataFrame中的一列（也即即Series），可接收字典或函數(shù)完成單列數(shù)據(jù)的變換；apply既可用于一列（即Series）也可用于多列（即DataFrame），但僅可接收函數(shù)作為參數(shù)，當作用于Series時對每個元素進行變換，作用于DataFrame時對其中的每一行或每一列進行變換；而applymap則僅可作用于DataFrame，且作用對象是對DataFrame中的每個元素進行變換。也就是說，三者的最大不同在于作用范圍以及變換方式的不同。

實際上，apply和map還有一個細微區(qū)別在于：同樣是可作用于單列對象，apply適用于索引這種特殊的單列，而map則不適用。所以，對索引執(zhí)行變換的另一種可選方式是用map函數(shù)，其具體操作方式與DataFrame常規(guī)map操作一致，接收一個函數(shù)作為參數(shù)即可：

04 set_index與reset_index

set_index和reset_index是一對互逆的操作，其中前者用于置位索引——將DataFrame中某一列設置為索引，同時丟棄原索引；而reset_index用于復位索引——將索引加入到數(shù)據(jù)中作為一列或直接丟棄，可選drop參數(shù)。二者是非常常用的一組操作，例如在執(zhí)行groupby操作后一般會得到一個series類型，此時增加一個reset_index操作即可實現(xiàn)series轉換為DataFrame。當然轉換的操作不止這一種。

05 stack與unstack

這也是一對互逆的操作，其中stack原義表示堆疊，實現(xiàn)將所有列標簽堆疊到行索引中；unstack即解堆，用于將復合行索引中的一個維度索引平鋪到列標簽中。實際上，二者的操作即是SQL中經(jīng)典的行轉列與列轉行，也即在長表與寬表之間轉換。

當然，實現(xiàn)unstack操作的方式還有pivot，此處不再展開。

到此這篇關于pd.DataFrame中的幾種索引變換的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關pd.DataFrame 索引變換內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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