HOWTO · Pandas
Converti l'indice di un DataFrame Pandas in una colonna
Questo tutorial mostra come convertire l'indice di un Pandas Dataframe in una colonna, ad esempio usando set_index, reset_index e creando multiindici
In questa pagina
Introdurremo vari metodi per convertire l’index di un DataFrame di Pandas in una colonna, come df.index, set_index e reset_index con rename_axis per rinominare l’index.
Introdurremo anche come applicare il Multi-Index a un dato DataFrame con più livelli di indici.
df.index per aggiungere un indice come nuova colonna
Il modo più semplice per aggiungere index come colonna è aggiungere df.index come nuova colonna a DataFrame.
Codici di esempio:
# python 3.x
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[(1, 2, None), (None, 4, None), (5, None, 7), (5, None, None)],
columns=["a", "b", "d"],
)
df["index"] = df.index
print(df)
Produzione:
a b d index1
0 1.0 2.0 NaN 0
1 NaN 4.0 NaN 1
2 5.0 NaN 7.0 2
3 5.0 NaN NaN 3
reset_index Con rename_axis per rinominare il nome della colonna dell’indice corrente
Possiamo cambiare il nome del nostro index, quindi utilizzare reset_index in una serie:
# python 3.x
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[(1, 2, None), (None, 4, None), (5, None, 7), (5, None, None)],
columns=["a", "b", "d"],
)
df = df.rename_axis("index").reset_index()
print(df)
Produzione:
index a b d
0 0 1.0 2.0 NaN
1 1 NaN 4.0 NaN
2 2 5.0 NaN 7.0
3 3 5.0 NaN NaN
Metodo set_index per convertire la colonna in indice
Possiamo convertire qualsiasi colonna in index utilizzando il metodo set_index:
# python 3.x
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[(1, 2, None), (None, 4, None), (5, 4, 7), (5, 5, None)], columns=["a", "b", "d"]
)
df.set_index("b", inplace=True)
print(df)
Produzione:
a d
b
2 1.0 NaN
4 NaN NaN
4 5.0 7.0
5 5.0 NaN
Oppure, se vogliamo rimuovere il nome index, come nell’originale, possiamo fare df.index.name = None:
# python 3.x
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[(1, 2, None), (None, 4, None), (5, 4, 7), (5, 5, None)], columns=["a", "b", "d"]
)
df.set_index("b", inplace=True)
df.index.name = None
print(df)
Produzione:
a d
2 1.0 NaN
4 NaN NaN
4 5.0 7.0
5 5.0 NaN
MultiIndex per impostare più livelli di indexes su column
Possiamo usare la funzione MultiIndex.from_product() per creare un MultiIndex come segue:
# python 3.x
import pandas as pd
import numpy as np
index = pd.MultiIndex.from_product(
[["Burger", "Steak", "Sandwich"], ["Half", "Full"]], names=["Item", "Type"]
)
df = pd.DataFrame(
index=index, data=np.random.randint(0, 10, (6, 4)), columns=list("abcd")
)
print(df)
Produzione:
a b c d
Item Type
Burger Half 0 3 9 1
Full 2 2 0 5
Steak Half 8 4 5 5
Full 5 8 0 7
Sandwich Half 2 8 9 5
Full 4 4 5 9