이것은 다소 분명해 보이지만 데이터 프레임의 인덱스를 열로 변환하는 방법을 알 수없는 것 같습니다.
예를 들면 다음과 같습니다.
df=
gi ptt_loc
0 384444683 593
1 384444684 594
2 384444686 596 에,
df=
index1 gi ptt_loc
0 0 384444683 593
1 1 384444684 594
2 2 384444686 596 답변
어느 한 쪽:
df['index1'] = df.index또는 .reset_index:
df.reset_index(level=0, inplace=True)따라서 다음과 같이 3 단계의 색인이있는 다중 색인 프레임이있는 경우
>>> df
val
tick tag obs
2016-02-26 C 2 0.0139
2016-02-27 A 2 0.5577
2016-02-28 C 6 0.0303색인 의 첫 번째 ( tick) 및 세 번째 ( obs) 수준을 열로 변환하려면 다음을 수행하십시오.
>>> 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 0.0303답변
MultiIndex의 경우 다음을 사용하여 하위 색인을 추출 할 수 있습니다
df['si_name'] = R.index.get_level_values('si_name') 여기서 si_name하위 색인의 이름입니다.
답변
좀 더 명확하게하기 위해 인덱스에 두 개의 레벨 (MultiIndex)이있는 DataFrame을 살펴 보겠습니다.
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'))
reset_index기본 매개 변수와 함께 호출 된 이 메소드는 모든 색인 레벨을 열로 변환하고 단순 RangeIndex을 새 색인으로 사용합니다 .
df.reset_index()
level매개 변수를 사용하여 열로 변환 할 인덱스 레벨을 제어 하십시오 . 가능하면 레벨 이름을 사용하십시오. 레벨 이름이 없으면 외부에서 0부터 시작하는 정수 위치로 각 레벨을 참조 할 수 있습니다. 여기에 스칼라 값을 사용하거나 재설정하려는 모든 인덱스 목록을 사용할 수 있습니다.
df.reset_index(level='State') # same as df.reset_index(level=0)
드문 경우지만 인덱스를 유지하고 인덱스를 열로 바꾸려는 경우 다음을 수행 할 수 있습니다.
# for a single level
df.assign(State=df.index.get_level_values('State'))
# for all levels
df.assign(**df.index.to_frame())답변
rename_axis + reset_index
먼저 색인 이름을 원하는 레이블로 바꾼 다음 시리즈 로 승격 할 수 있습니다.
df = df.rename_axis('index1').reset_index()
print(df)
index1 gi ptt_loc
0 0 384444683 593
1 1 384444684 594
2 2 384444686 596이것은 MultiIndex데이터 프레임 에도 적용됩니다 .
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 0.0303답변
이 reset_index방법 을 사용하고 기존 색인을 유지하려면 다음을 사용해야합니다.
df.reset_index().set_index('index', drop=False)또는 그것을 바꾸려면 :
df.reset_index(inplace=True)
df.set_index('index', drop=False, inplace=True)예를 들면 다음과 같습니다.
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 596색인 레이블을 제거하려면 다음을 수행하십시오.
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 596답변
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 123답변
이를 수행하는 매우 간단한 방법은 reset_index () 메소드를 사용하는 것입니다. 데이터 프레임 df의 경우 아래 코드를 사용하십시오.
df.reset_index(inplace=True)이렇게하면 인덱스가 열이되고 Inplace를 True로 사용하면 영구적으로 변경됩니다.
