【项目实战】自监控-10-DataFrame索引操作（中篇）

系统：Windows 7

语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64

编辑器：pycharm-community-2016.3.2

这个系列主要是实际在做项目的一个笔记

自监控项目，主要是对采集的质量监控数据做的一个实时预警

今天讲讲DataFrame行索引与常规列的互换

主要涉及：

reset_index

，

set_index

Part 1：构建一个DataFrame

一个

DataFrame

可以看成一个二维表格，不过这个二维表格有行标题也有列标题，而且每类标题可能不止一级

示例中由一个字典构建一个DataFrame

通过

index

参数制定行名称

给行索引本身指定名称

ts

import pandas as pd

dict1 = {"a": [1, 3, 5, 6], "b": [11, 12, 15, 16],
"c": [22, 27, 29, 30], "d": [82, 87, 89, 80]}

df = pd.DataFrame(dict1, index=["x", "y", "z", "q"])
df.index.name = "ts"   # 指定行索引列名称
print("df= \n", df, "\n")

运行结果

Part 2：将索引变成列

使用

reset_index

将索引变成常规列

通过对

replace

参数进行设置，确定是否在原变量上执行操作

原索引变成常规列后，会重新自动生成一个默认索引

df.reset_index("ts", inplace=False)
print("未替换：\n", df, "\n")

df.reset_index("ts", inplace=True)
print("替换：\n", df, "\n")

运行结果

Part 3：将列变成索引

使用

set_index

将常规列变成索引

同样通过设置

inplace

值决定是否在原变量上执行操作

执行该操作原索引会消失

df.set_index("a", inplace=True)
print(df)

运行结果



以上为本次的学习内容，下回见

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