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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億速云。
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