パンダデータフレームのインデックスを列に変換する方法は?

512
msakya 2013-12-09 14:34.

これはかなり明白に思えますが、データフレームのインデックスを列に変換する方法がわからないようです。

例えば:

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

に、

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.

どちらか:

df['index1'] = df.index

または、.reset_index

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

したがって、次のように3レベルのインデックスを持つマルチインデックスフレームがある場合:

>>> 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

インデックスの1番目(tick)と3番目(obs)のレベルを列に変換する場合は、次のようにします。

>>> 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.

MultiIndexの場合、を使用してそのサブインデックスを抽出できます

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

ここsi_nameで、はサブインデックスの名前です。

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

もう少し明確にするために、インデックスに2つのレベルがあるDataFrame(MultiIndex)を見てみましょう。

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'))

このreset_indexメソッドは、デフォルトのパラメーターで呼び出され、すべてのインデックスレベルを列に変換し、単純なRangeIndex新しいインデックスを使用します。

df.reset_index()

levelパラメータを使用して、どのインデックスレベルを列に変換するかを制御します。可能であれば、より明確なレベル名を使用してください。レベル名がない場合は、外部から0から始まる整数の位置で各レベルを参照できます。ここでスカラー値を使用するか、リセットするすべてのインデックスのリストを使用できます。

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

まれに、インデックスを保持してインデックスを列に変換する場合は、次の操作を実行できます。

# 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

あなたはまず、目的のラベルにあなたのインデックスの名前を変更することができ、その後シリーズに昇格します:

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

これはMultiIndexデータフレームでも機能します。

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.

このreset_indexメソッドを使用し、既存のインデックスも保持する場合は、次を使用する必要があります。

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

またはその場で変更するには:

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

例えば:

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

また、インデックスラベルを削除したい場合は、次のことができます。

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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