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Comment convertir l'index d'un dataframe de pandas en colonne?

Cela semble assez évident, mais je n'arrive pas à comprendre comment convertir un index de trame de données en colonne?

Par exemple:

df=
        gi       ptt_loc
 0  384444683      593  
 1  384444684      594 
 2  384444686      596

À,

df=
    index1    gi       ptt_loc
 0  0     384444683      593  
 1  1     384444684      594 
 2  2     384444686      596
pythonpandasdataframe
278
msakya

non plus:

df['index1'] = df.index

ou .reset_index :

df.reset_index(level=0, inplace=True)

alors, si vous avez un cadre multi-index avec 3 niveaux d’index, comme:

>>> 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

et que vous voulez convertir les 1er (tick) et 3ème (obs) niveaux de l'index en colonnes, vous feriez:

>>> 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  0.0303
482
behzad.nouri

Pour MultiIndex, vous pouvez extraire son sous-index en utilisant 

df['si_name'] = R.index.get_level_values('si_name')

où si_name est le nom du sous-index.

24
Apogentus

Pour apporter un peu plus de clarté, examinons un DataFrame avec deux niveaux dans son index (un MultiIndex).

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'))

 enter image description here

La méthode reset_index, appelée avec les paramètres par défaut, convertit tous les niveaux d'index en colonnes et utilise un simple RangeIndex comme nouvel index.

df.reset_index()

 enter image description here

Utilisez le paramètre level pour contrôler les niveaux d'index convertis en colonnes. Si possible, utilisez le nom de niveau, qui est plus explicite. S'il n'y a pas de noms de niveau, vous pouvez faire référence à chaque niveau par son emplacement entier, qui commence à 0 de l'extérieur. Vous pouvez utiliser ici une valeur scalaire ou une liste de tous les index que vous souhaitez réinitialiser.

df.reset_index(level='State') # same as df.reset_index(level=0)

 enter image description here

Dans le cas rare où vous souhaitez conserver l'index et le transformer en colonne, vous pouvez effectuer les opérations suivantes:

# for a single level
df.assign(State=df.index.get_level_values('State'))

# for all levels
df.assign(**df.index.to_frame())
12
Ted Petrou

Si vous souhaitez utiliser la méthode reset_index tout en préservant votre index existant, vous devez utiliser:

df.reset_index().set_index('index', drop=False)

ou pour le changer en place:

df.reset_index(inplace=True)
df.set_index('index', drop=False, inplace=True)

Par exemple:

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      596

Et si vous voulez vous débarrasser de l'étiquette d'index, vous pouvez faire:

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      596
2
bunji

rename_axis + reset_index

Vous pouvez d’abord renommer votre index en une étiquette de votre choix, puis passer à une série:

df = df.rename_axis('index1').reset_index()

print(df)

   index1         gi  ptt_loc
0       0  384444683      593
1       1  384444684      594
2       2  384444686      596

Cela fonctionne aussi pour les __fichiers de données MultiIndex:

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  0.0303
1
jpp
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     123
0
Avneesh Hota