Como converter o índice de um Pandas Dataframe em uma coluna

Asad Riaz 30 janeiro 2023 Pandas Pandas DataFrame
  1. df.index para Adicionar Índice como uma Nova Coluna
  2. com reset_index com rename_axis para renomear o nome da coluna atual do índice
  3. set_index Método para Converter Coluna em Índice
  4. MultiIndex para definir múltiplas camadas de indexes na column
Como converter o índice de um Pandas Dataframe em uma coluna

Introduziremos vários métodos para converter o index de um Pandas DataFrame em uma coluna, como df.index, set_index, e reset_index com rename_axis para renomear o index.

Também apresentaremos como podemos aplicar Multi-Index a um determinado DataFrame com múltiplas camadas de índices.

df.index para Adicionar Índice como uma Nova Coluna

A maneira mais simples de adicionar índice como a coluna é adicionando df.index como uma nova coluna ao DataFrame.

Códigos de exemplo:

# 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)

Resultado:

     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

com reset_index com rename_axis para renomear o nome da coluna atual do índice

Podemos mudar o nome de nosso index, depois utilizar reset_index para uma série:

# 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)

Resultado:

   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

set_index Método para Converter Coluna em Índice

Podemos converter qualquer coluna em index utilizando o método 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)

Resultado:

     a    d
b          
2  1.0  NaN
4  NaN  NaN
4  5.0  7.0
5  5.0  NaN

Ou se quisermos remover o nome index, como no original, podemos fazer 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)

Resultado:

     a    d
2  1.0  NaN
4  NaN  NaN
4  5.0  7.0
5  5.0  NaN

MultiIndex para definir múltiplas camadas de indexes na column

Podemos utilizar a função MultiIndex.from_product() para fazer um MultiIndex como se 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)

Resultado:

               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
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