雪花徐徐飘下,如芦花,似柳絮,像轻悠悠的鹅毛,无尽无休地飘着,飘着,宛如那美丽的银蝶在院中翩翩起舞,又像一群穿白纱裙的小舞女,伴着天空传来的仙乐,轻轻盈盈地在空中飘舞着,旋转着,跳着动人的舞蹈。那么轻快的身影,那么飘逸的舞姿,每一片晶莹的雪花都像一曲婉转、悠扬、清新的轻音乐,都仿佛是一首轻快、和谐、明丽的小诗。哦,神奇的小雪花……
约定:
import pandas as pd
DataFrame对象的列和索引之间的转化
我们常常需要将DataFrame对象中的某列或某几列作为索引,或者将索引转化为对象的列。pandas提供了set_index()/reset_index() 来供我们使用。
一、列转化为索引
df1=pd.DataFrame({'X':range(5),'Y':range(5),'S':list("aaabb"),'Z':[1,1,2,2,2]}) df1
代码结果:
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 |
指定列为索引
df1.set_index('S')
代码结果:
X | Y | Z | |
---|---|---|---|
S | |||
a | 0 | 0 | 1 |
a | 1 | 1 | 1 |
a | 2 | 2 | 2 |
b | 3 | 3 | 2 |
b | 4 | 4 | 2 |
指定多个列作为多级索引
df1.set_index(['S','Z'])
代码结果:
X | Y | ||
---|---|---|---|
S | Z | ||
a | 1 | 0 | 0 |
1 | 1 | 1 | |
2 | 2 | 2 | |
b | 2 | 3 | 3 |
2 | 4 | 4 |
同时保留作为索引的列
df1.set_index(['S','Z'],drop=False)
代码结果:
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、索引转化为列
df2=df1.set_index(['S','Z']) df2
代码结果:
X | Y | ||
---|---|---|---|
S | Z | ||
a | 1 | 0 | 0 |
1 | 1 | 1 | |
2 | 2 | 2 | |
b | 2 | 3 | 3 |
2 | 4 | 4 |
将单个索引作为DataFrame对象的列
df2.reset_index('Z')
代码结果:
Z | X | Y | |
---|---|---|---|
S | |||
a | 1 | 0 | 0 |
a | 1 | 1 | 1 |
a | 2 | 2 | 2 |
b | 2 | 3 | 3 |
b | 2 | 4 | 4 |
将多级索引作为列
df2.reset_index()
代码结果:
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 |
直接删除对指定索引
df2.reset_index('Z',drop=True)
代码结果:
X | Y | |
---|---|---|
S | ||
a | 0 | 0 |
a | 1 | 1 |
a | 2 | 2 |
b | 3 | 3 |
b | 4 | 4 |
直接对原DataFrame对象修改
df2.reset_index(inplace=True) df2
代码结果:
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 |
本文Pandas之DataFrame对象的列和索引之间的转化到此结束。懂得感恩,是收获幸福的源泉。懂得感恩,你会发现原来自我周围的一切都是那样的完美。小编再次感谢大家对我们的支持!