Pandas詳解十四之DataFrame物件的列和索引之間的轉化
阿新 • • 發佈：2019-01-10
約定：
import pandas as pdDataFrame物件的列和索引之間的轉化
我們常常需要將DataFrame物件中的某列或某幾列作為索引，或者將索引轉化為物件的列。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| 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')| 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' | 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)| 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| 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物件的列
df2.reset_index('Z')| 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()| 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)| X | Y | |
|---|---|---|
| S | ||
| a | 0 | 0 |
| a | 1 | 1 |
| a | 2 | 2 |
| b | 3 | 3 |
| b | 4 | 4 |
- 直接對原DataFrame物件修改
df2.reset_index(inplace=True)
df2| 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 |
謝謝大家的瀏覽，
希望我的努力能幫助到您，
共勉！