pandas中.set_index()后，如何再把索引列作为正常列

时间: 2024-05-04 14:16:42 浏览: 142

Pandas之ReIndex重新索引的实现

在Pandas库中，`reindex`是一个非常关键的功能，用于改变数据结构（如Series或DataFrame）的索引，使其符合新的指定索引。这个功能允许我们调整数据的顺序，填充缺失值，甚至进行插值操作。以下是关于Pandas `reindex` 的详细解释和示例。我们看一个简单的Series例子。`reindex` 方法会根据提供的新索引重新排列数据，并在必要时用NaN填充缺失值。例如： ```python se1 = pd.Series([1, 7, 3, 9], index=['d', 'c', 'a', 'f']) ``` 当对 `se1` 使用 `reindex` 重新排列索引，例如按照字母顺序： ```python se2 = se1.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']) ``` 这将产生一个新的Series `se2`，其中包含了原Series的所有数据，但按照新的顺序排列。如果在新索引中存在原索引没有的元素，`reindex` 会自动填充NaN。此外，`reindex` 还提供了插值选项。比如，我们可以使用`method`参数来指定如何处理这些缺失值。`method='ffill'` 或 `method='pad'` 表示前向填充，即用前一个非缺失值填充；`method='bfill'` 或 `method='backfill'` 则表示后向填充，用后一个非缺失值填充： ```python se3 = pd.Series(['blue', 'red', 'black'], index=[0, 2, 4]) se4 = se3.reindex(range(6), method='ffill') ``` 对于DataFrame，`reindex` 可同时改变行索引和列索引。比如： ```python df1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index=['a', 'c', 'd'], columns=['one', 'two', 'four']) ``` 默认情况下，仅提供行索引的新列表将只改变行索引，而列索引保持不变。如果我们想要同时改变行和列索引，我们需要明确指定： ```python df1.reindex(index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['one', 'two', 'three', 'four']) ``` 如果新索引中包含原始数据中不存在的行或列，`reindex` 会插入缺失值（NaN）。我们也可以设置 `fill_value` 参数来替换这些缺失值： ```python df1.reindex(index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['one', 'two', 'three', 'four'], fill_value=100) ``` 这里，所有缺失的值都会被替换为100。 Pandas的`reindex` 方法是数据分析中不可或缺的工具，它使我们能够轻松地调整数据结构的索引，从而满足各种分析需求。无论是简单的排序，还是复杂的缺失值处理，`reindex` 都能帮助我们有效地操纵数据。在实际工作中，熟练掌握这一功能，可以极大地提高数据处理的效率和准确性。

您可以使用`.reset_index()`方法将索引列转换回正常列。具体来说，使用以下代码即可将`df`的索引列转换回正常列： ```python df = df.set_index('索引列') df = df.reset_index() ``` 其中，`索引列`是您之前使用`.set_index()`方法设置的索引列的名称。此操作将在`df`中添加一个新的默认索引列，并将之前的索引列重命名为普通列。

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vecc_dv = vec_dv.reset_index().drop_duplicates(subset='index', keep='first').set_index('index')

.set_index

dataframe.set_index

raw.set_index

df.set_index

pandas中的set_index方法如何使用

import pandas as pd # 读取 Excel 文件的所有页 excel_file = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=None) # 访问某个页并设置索引列为 D 列 df = excel_file['Sheet1'] df.set_index('D', inplace=True) # 打印结果 print(df) 然后怎么读取

csm_wide_table_mapping = pd.read_excel(os.path.join(data_path, csm_wide_table_mapping_file)).set_index('字段名').to_dict()['字段含义']

df.set_index用法

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