Làm thế nào để chuyển đổi chỉ mục của khung dữ liệu gấu trúc thành một cột?

Điều này có vẻ khá rõ ràng, nhưng tôi dường như không thể tìm ra cách chuyển đổi một chỉ mục của khung dữ liệu thành một cột?

Ví dụ:

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

Đến,

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

hoặc:

df['index1'] = df.index

hoặc .reset_index,:

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

vì vậy, nếu bạn có một khung nhiều chỉ mục với 3 cấp chỉ mục, như:

>>> 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

và bạn muốn chuyển đổi mức 1 ( tick) và 3 ( obs) trong chỉ mục thành các cột, bạn sẽ làm như sau:

>>> 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

Đối với MultiIndex, bạn có thể trích xuất chỉ mục con của nó bằng cách sử dụng

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

đâu si_namelà tên của chỉ mục con.

Để cung cấp rõ ràng hơn một chút, hãy xem DataFrame với hai cấp trong chỉ mục của nó (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'))

Các reset_indexphương pháp, được gọi với các thông số mặc định, chuyển đổi tất cả các cấp chỉ số vào các cột và sử dụng một cách đơn giản RangeIndexnhư chỉ số mới.

df.reset_index()

Sử dụng leveltham số để kiểm soát mức chỉ mục nào được chuyển đổi thành cột. Nếu có thể, hãy sử dụng tên cấp độ, tên này rõ ràng hơn. Nếu không có tên cấp nào, bạn có thể tham chiếu đến từng cấp theo vị trí số nguyên của nó, bắt đầu từ 0 từ bên ngoài. Bạn có thể sử dụng một giá trị vô hướng tại đây hoặc danh sách tất cả các chỉ mục bạn muốn đặt lại.

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

Trong trường hợp hiếm hoi mà bạn muốn bảo toàn chỉ mục và biến chỉ mục thành một cột, bạn có thể làm như sau:

# 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

Trước tiên, bạn có thể đổi tên chỉ mục của mình thành một nhãn mong muốn, sau đó nâng cấp thành một chuỗi:

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

Điều này cũng hoạt động cho các MultiIndexkhung dữ liệu:

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

Nếu bạn muốn sử dụng reset_indexphương pháp này và cũng bảo toàn chỉ mục hiện có của mình, bạn nên sử dụng:

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

hoặc để thay đổi nó tại chỗ:

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

Ví dụ:

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

Và nếu bạn muốn loại bỏ nhãn chỉ mục, bạn có thể làm:

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