Wie konvertiere ich den Index eines Pandas-Datenrahmens in eine Spalte?

Dies scheint ziemlich offensichtlich, aber ich kann nicht herausfinden, wie ein Index eines Datenrahmens in eine Spalte konvertiert werden kann.

Zum Beispiel:

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

Zu,

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

entweder:

df['index1'] = df.index

oder .reset_index:

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

Wenn Sie also einen Multi-Index-Frame mit 3 Indexstufen haben, wie z.

>>> 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

und Sie möchten die 1. ( tick) und 3. ( obs) Ebene im Index in Spalten konvertieren , würden Sie tun:

>>> 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

Für MultiIndex können Sie den Subindex mit extrahieren

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

Wo si_nameist der Name des Subindex?

Um ein bisschen mehr Klarheit zu schaffen, schauen wir uns einen DataFrame mit zwei Ebenen im Index an (einen 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'))

Die reset_indexMethode, die mit den Standardparametern aufgerufen wird, konvertiert alle Indexebenen in Spalten und verwendet einen einfachen RangeIndexwie neuen Index.

df.reset_index()

Verwenden Sie den levelParameter, um zu steuern, welche Indexstufen in Spalten konvertiert werden. Verwenden Sie nach Möglichkeit den expliziteren Ebenennamen. Wenn keine Ebenennamen vorhanden sind, können Sie auf jede Ebene anhand ihrer ganzzahligen Position verweisen, die von außen bei 0 beginnt. Sie können hier einen Skalarwert oder eine Liste aller Indizes verwenden, die Sie zurücksetzen möchten.

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

In dem seltenen Fall, dass Sie den Index beibehalten und den Index in eine Spalte umwandeln möchten, können Sie Folgendes tun:

# 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

Sie können Ihren Index zuerst in eine gewünschte Bezeichnung umbenennen und dann zu einer Reihe aufheben:

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

Dies funktioniert auch für MultiIndexDatenrahmen:

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

Wenn Sie die reset_indexMethode verwenden und auch Ihren vorhandenen Index beibehalten möchten, sollten Sie Folgendes verwenden:

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

oder um es an Ort und Stelle zu ändern:

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

Zum Beispiel:

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

Und wenn Sie die Indexbezeichnung entfernen möchten, können Sie Folgendes tun:

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

Eine sehr einfache Möglichkeit hierfür ist die Verwendung der Methode reset_index (). Verwenden Sie für einen Datenrahmen df den folgenden Code:

df.reset_index(inplace=True)

Auf diese Weise wird der Index zu einer Spalte, und wenn Sie inplace als True verwenden, wird dies zu einer dauerhaften Änderung.