¿Cómo convertir el índice de un marco de datos de pandas en una columna?

512
msakya 2013-12-09 14:34.

Esto parece bastante obvio, pero parece que no puedo averiguar cómo convertir un índice de marco de datos en una columna.

Por ejemplo:

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

A,

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

6 answers

871
behzad.nouri 2013-12-09 14:39.

ya sea:

df['index1'] = df.index

o .reset_index,:

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

entonces, si tiene un marco de índice múltiple con 3 niveles de índice, como:

>>> 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

y desea convertir los niveles 1er ( tick) y 3er ( obs) en el índice en columnas, haría:

>>> 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
38
Apogentus 2015-06-27 04:13.

Para MultiIndex, puede extraer su subíndice usando

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

donde si_namees el nombre del subíndice.

30
Ted Petrou 2017-10-25 12:04.

Para proporcionar un poco más de claridad, veamos un DataFrame con dos niveles en su índice (un 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'))

El reset_indexmétodo, llamado con los parámetros predeterminados, convierte todos los niveles de índice en columnas y usa un RangeIndexíndice simple como nuevo.

df.reset_index()

Utilice el levelparámetro para controlar qué niveles de índice se convierten en columnas. Si es posible, utilice el nombre del nivel, que es más explícito. Si no hay nombres de nivel, puede hacer referencia a cada nivel por su ubicación entera, que comienza en 0 desde el exterior. Puede usar un valor escalar aquí o una lista de todos los índices que le gustaría restablecer.

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

En el raro caso de que desee conservar el índice y convertirlo en una columna, puede hacer lo siguiente:

# for a single level
df.assign(State=df.index.get_level_values('State'))

# for all levels
df.assign(**df.index.to_frame())
19
jpp 2019-01-21 02:13.

rename_axis + reset_index

Primero puede cambiar el nombre de su índice a una etiqueta deseada, luego elevar a una serie:

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

Esto también funciona para MultiIndexmarcos de datos:

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
5
bunji 2018-11-04 11:33.

Si desea usar el reset_indexmétodo y también preservar su índice existente, debe usar:

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

o para cambiarlo en su lugar:

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

Por ejemplo:

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

Y si desea deshacerse de la etiqueta de índice, puede hacer:

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
3
Avneesh Hota 2019-01-24 11:12.
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

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