如何将 Pandas DataFrame 索引转换为列？

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！