Como converter o índice de um Pandas Dataframe em uma coluna

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

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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