Pandas之DataFrame对象的列和索引之间的转化

更新时间：2019年06月25日 14:25:26 作者：yungeisme

这篇文章主要介绍了Pandas之DataFrame对象的列和索引之间的转化，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

约定：

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

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

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

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
b	2	4	4

同时保留作为索引的列

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
b	2	b	4	4	2

二、索引转化为列

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
b	2	4	4

将单个索引作为DataFrame对象的列

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

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

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

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脚本之家。

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