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Wie konvertiere ich einen Pandas DataFrame-Index in eine Spalte?

Mary-Kate Olsen
Freigeben: 2024-12-04 15:50:13
Original
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How to Convert a Pandas DataFrame Index into a Column?

Datenrahmenindex in eine Spalte konvertieren

In der Pandas-Bibliothek von Python kann die Umwandlung des Index eines Datenrahmens in eine Spalte eine nützliche Datenmanipulation sein Aufgabe. So können Sie diese Konvertierung erreichen:

Verwenden der df['index1'] = df.index-Methode:

Dieser Ansatz weist den Index des Datenrahmens direkt einem neuen zu Spalte mit dem Namen „index1“ mithilfe des =-Operators:

df['index1'] = df.index
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Nach diesem Vorgang enthält der Datenrahmen eine zusätzliche Spalte 'index1' enthält die ursprünglichen Indexwerte.

Verwendung der .reset_index-Methode:

Alternativ können Sie die .reset_index-Methode verwenden, um den Index in eine Spalte zu konvertieren und gleichzeitig den ursprünglichen Index zurücksetzen:

df = df.reset_index()
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Der Index oder bestimmte Ebenenparameter können verwendet werden, um die Anzahl oder bestimmte Ebenen anzupassen Zurücksetzen:

df = df.reset_index(level=[0, 1])
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Dadurch werden die Indizes der ersten und zweiten Ebene zurückgesetzt und in Spalten umgewandelt.

Beispiel:

Betrachten Sie den Datenrahmen unten:

        gi       ptt_loc
0  384444683      593
1  384444684      594
2  384444686      596
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Mit dem ersten Methode:

df['index1'] = df.index
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Ergebnis:

    index1    gi       ptt_loc
0  0     384444683      593
1  1     384444684      594
2  2     384444686      596
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Mit der zweiten Methode:

df = df.reset_index()
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Ergebnis:

   index  gi       ptt_loc
0      0  384444683      593
1      1  384444684      594
2      2  384444686      596
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Beide Methoden konvertieren den Index effektiv in eine Spalte. Allerdings setzt die Methode .reset_index auch den ursprünglichen Index zurück.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich einen Pandas DataFrame-Index in eine Spalte?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
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