Como converter o índice de um dataframe de pandas em uma coluna?


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Isso parece bastante óbvio, mas não consigo descobrir como converter um índice do quadro de dados em uma coluna?

Por exemplo:

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

Para,

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

Respostas:


762

ou:

df['index1'] = df.index

ou .reset_index:

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

portanto, se você tiver um quadro com vários índices com 3 níveis de índice, como:

>>> 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

e você deseja converter o 1º ( tick) e o 3º ( obs) níveis no índice em colunas, você faria:

>>> 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

4
manter em mente que você tem que fazer isso n vezes para cada índice que você tem (por exemplo, se você tem dois índices, então você tem que fazê-lo duas vezes)
dval

34
Com df.reset_index(level=df.index.names, inplace=True)um pode converter um dado multiindex inteiro em colunas
Venti

2
Você pode ter um índice na coluna que você acabou de adicionar ao quadro de dados, para que seja uma coluna verdadeira E um índice?
Bretcj7

2
Se você quiser converter um multiindex todo, uso apenas df.reset_index(), que se move a totalidade do índice para as colunas (uma coluna por nível) e cria um índice int de 0 a len (df) -1
BallpointBen

2
A atribuição a uma coluna, por exemplo, df['index1'] = df.indexretorna um aviso: "Um valor está tentando ser definido em uma cópia de uma fatia de um DataFrame". Use a função df.assign (), como mostrado abaixo.
John Mark

36

Para o MultiIndex, você pode extrair seu subíndice usando

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

onde si_nameé o nome do subíndice.


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Para fornecer um pouco mais de clareza, vejamos um DataFrame com dois níveis em seu índice (um 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'))

insira a descrição da imagem aqui

O reset_indexmétodo, chamado com os parâmetros padrão, converte todos os níveis de índice em colunas e usa um RangeIndexíndice simples como novo.

df.reset_index()

insira a descrição da imagem aqui

Use o levelparâmetro para controlar quais níveis de índice são convertidos em colunas. Se possível, use o nome do nível, que é mais explícito. Se não houver nomes de níveis, você poderá consultar cada nível por seu local inteiro, que começa em 0 a partir do exterior. Você pode usar um valor escalar aqui ou uma lista de todos os índices que deseja redefinir.

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

insira a descrição da imagem aqui

No evento raro em que você deseja preservar o índice e transformá-lo em uma coluna, você pode fazer o seguinte:

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

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

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rename_axis + reset_index

Você pode primeiro renomear seu índice para um rótulo desejado e elevar para uma 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

Isso funciona também para MultiIndexquadros de dados:

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

4

Se você deseja usar o reset_indexmétodo e também preservar seu índice existente, use:

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

ou para alterá-lo no lugar:

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

Por exemplo:

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

E se você quiser se livrar do rótulo do índice, pode fazer:

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
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

5
Gostaria de sugerir a adição de alguma discussão sobre por que você acha que esta resposta é melhor do que respostas existentes ...
dmcgrandle

0

Uma maneira muito simples de fazer isso é usar o método reset_index (). Para um quadro de dados df, use o código abaixo:

df.reset_index(inplace=True)

Dessa forma, o índice se tornará uma coluna e, usando inplace como True, isso se tornará uma mudança permanente.


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Annosz
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