将 Dataframe 索引转换为列
在 Python 的 Pandas 库中，将 Dataframe 索引转换为列可能是一种有用的数据操作任务。以下是实现此转换的方法：
使用 df['index1'] = df.index 方法：
此方法直接将数据帧的索引分配给新的使用 = 运算符的名为“index1”的列：
df['index1'] = df.index
此操作后， dataframe 将包含一个附加列“index1”，其中包含原始索引值。
使用 .reset_index 方法：
或者，您可以使用 .reset_index 方法进行转换将索引放入列中，同时重置原始索引：
df = df.reset_index()
索引或特定level 参数可用于自定义要重置的数量或特定级别：
df = df.reset_index(level=[0, 1])
这将重置第一级和第二级索引，将它们转换为列。
示例：
考虑数据框如下：
gi ptt_loc 0 384444683 593 1 384444684 594 2 384444686 596
使用第一种方法：
df['index1'] = df.index
将导致：
index1 gi ptt_loc 0 0 384444683 593 1 1 384444684 594 2 2 384444686 596
使用第二种方法：
df = df.reset_index()
将导致：
index gi ptt_loc 0 0 384444683 593 1 1 384444684 594 2 2 384444686 596
两者方法有效地将索引转换为列。然而，.reset_index方法也会重置原始索引。
以上是如何将 Pandas DataFrame 索引转换为列？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
