把一个名为result的变量转换陈关于一个Pandas DataFrame对象，并指定DataFrame的列和索引。最终生成一个新的Pandas DataFrame对象，包含32行以及12列

时间: 2024-05-14 14:12:20 浏览: 49

Pandas之DataFrame对象的列和索引之间的转化

### Pandas之DataFrame对象的列和索引之间的转化在数据处理过程中，Pandas库的DataFrame对象是非常重要的工具之一。为了更好地操作数据，有时我们需要改变DataFrame的结构，比如将列转换为索引或将索引转换为列。这些操作可以通过`set_index()`和`reset_index()`方法来实现。 #### 一、列转化为索引将DataFrame中的某一列或几列设置为索引，可以方便地进行分组等操作。 ##### 单列作为索引 ```python df1 = pd.DataFrame({ 'X': range(5), 'Y': range(5), 'S': list("aaabb"), 'Z': [1, 1, 2, 2, 2] }) # 使用'set_index()'将'S'列设为索引 df1.set_index('S') ``` **输出:** ``` X Y Z S a 0 0 1 1 1 1 2 2 2 b 3 3 2 4 4 2 ``` 可以看到，'S'列被移除，并转换成了索引。 ##### 多列作为索引如果需要将多列设置为多级索引，可以传递一个包含列名的列表： ```python df1.set_index(['S', 'Z']) ``` **输出:** ``` X Y S Z a 1 0 0 1 1 1 2 2 2 b 2 3 3 2 4 4 ``` 这里'S'和'Z'列都被移除了，并且形成了一个多级索引。 ##### 保持原始列默认情况下，`set_index()`会删除用作索引的列。如果希望保留这些列，可以设置参数`drop=False`: ```python df1.set_index(['S', 'Z'], drop=False) ``` **输出:** ``` X Y S Z S Z a 1 0 0 a 1 1 1 1 a 1 2 2 2 a 2 b 2 3 3 b 2 2 4 4 b 2 ``` #### 二、索引转化为列如果之前已经将某些列设置为索引，那么可能还需要将这些索引转换回列。 ##### 创建带有索引的DataFrame 我们创建一个带有多级索引的DataFrame： ```python df2 = df1.set_index(['S', 'Z']) ``` **输出:** ``` X Y S Z a 1 0 0 1 1 1 2 2 2 b 2 3 3 2 4 4 ``` ##### 将单个索引转换为列如果只需要将其中的一个索引转换为列，可以指定索引名称： ```python df2.reset_index('Z') ``` **输出:** ``` Z X Y S S a 1 0 0 a 1 1 1 a 2 2 2 a b 2 3 3 b 2 4 4 b ``` 这里'Z'索引被转换为了列。 ##### 将所有索引转换为列如果需要将所有的索引都转换为列，可以不指定索引名称： ```python df2.reset_index() ``` **输出:** ``` S Z X Y 0 a 1 0 0 1 a 1 1 1 2 a 2 2 2 3 b 2 3 3 4 b 2 4 4 ``` 这将所有的索引都转换为了列。 ##### 删除指定索引有时候，我们可能只想删除特定的索引，而不是将其转换为列。这种情况下，可以设置`drop=True`: ```python df2.reset_index('Z', drop=True) ``` **输出:** ``` X Y S S a 0 0 a 1 1 a 2 2 a b 3 3 b 4 4 b ``` 这里的'Z'索引被直接删除了。 ##### 直接修改原始DataFrame 如果希望直接修改原始DataFrame，可以设置`inplace=True`: ```python df2.reset_index(inplace=True) ``` **输出:** ``` S Z X Y 0 a 1 0 0 1 a 1 1 1 2 a 2 2 2 3 b 2 3 3 4 b 2 4 4 ``` 这样原始DataFrame就被修改了。 ### 总结通过上述示例可以看出，`set_index()`和`reset_index()`是两个非常实用的方法，它们可以帮助我们在DataFrame中灵活地转换列和索引。这对于数据清洗、分析等工作非常重要。希望这篇文章能够帮助大家更好地理解和应用这些功能。

可以使用Pandas的DataFrame函数来创建一个新的DataFrame对象，并指定列和索引。以下是一个示例代码： ```python import pandas as pd # 假设有一个名为result的变量，是一个32行12列的二维数组 result = [[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] for i in range(32)] # 转换为DataFrame对象 df = pd.DataFrame(result, columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7', 'col8', 'col9', 'col10', 'col11', 'col12'], index=range(32)) # 显示结果 print(df) ``` 输出结果如下： ``` col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7 col8 col9 col10 col11 col12 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 7 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 14 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 17 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 18 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 19 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 21 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 22 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 23 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 24 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 26 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 27 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 28 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 29 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 30 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 31 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ```

阅读全文

把一个名为result的变量转换陈关于一个Pandas DataFrame对象，并指定DataFrame的列和索引。最终生成一个新的Pandas DataFrame对象，包含32行以及12列

相关推荐

pandas DataFrame的修改方法(值、列、索引)

pandas创建新Dataframe并添加多行的实例

PYTHON：过滤 PANDAS DATAFRAME 的 10 种方法.docx

将一个dataframe根据索引划分成几个dataframe

从二维数组创建一个学生DataFrame，并为其加上索引和列标，输出年龄大于18的学生信息。

pandas合并两个dataframe，按行合并

如何将新输出的结果输入到dataframe某一行固定的列的最后一个

将聚合结果转换为 DataFrame

result_x = pd.DataFrame(result_x)

python语言 定义dfs存放每次遍历后会生成的多个df，df = pd.DataFrame(sorted_tags, columns=['tag', 'count'])，将 dfs 中的 DataFrame 合并为一个 DataFrame

怎么把DataFrame中FID_列中编号为942的值查找显示

A是dataframe，A中的a列筛选出b列表里的值

多个dataframe相加

A是dataframe，A中的a列筛选出不是b列表里的值

python pandas根据某一变量删除行

concat很多个dataframe

python读取文件夹中多个csv文件，筛选出bundle_id列 包含“blockpuzzle”字符的记录，并生成新列，其列名为date, 行内容为csv文件名称最后8个字符，并且删除第一列索引列，最后生成单一csv文件

用python的pandas库写一个提取时间戳序列所对应的某个变量取值的函数

最新推荐

用于托管 Discord Overlay 的 DirectX 11 窗口.zip

MATLAB新功能：Multi-frame ViewRGB制作彩色图阴影

管理建模和仿真的文件

【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

在Flow-3D中如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

XKCD Substitutions 3-crx插件：创新的网页文字替换工具

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

在Flow-3D中，如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

python语言定义dfs存放每次遍历后会生成的多个df，df = pd.DataFrame(sorted_tags, columns=['tag', 'count'])，将 dfs 中的 DataFrame 合并为一个 DataFrame

python读取文件夹中多个csv文件，筛选出bundle_id列包含“blockpuzzle”字符的记录，并生成新列，其列名为date, 行内容为csv文件名称最后8个字符，并且删除第一列索引列，最后生成单一csv文件