专栏首页Python工程师【项目实战】自监控-10-DataFrame索引操作(中篇)

【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_indexset_index

今日歌曲:

Part 1:构建一个DataFrame

  1. 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
  2. 示例中由一个字典构建一个DataFrame
  3. 通过index参数指定行名称
  4. 给行索引本身指定名称ts
import pandas as pddict1 = {"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

  1. 使用reset_index将索引变成常规列
  2. 通过对replace参数进行设置,确定是否在原变量上执行操作
  3. 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

  1. 使用set_index将常规列变成索引
  2. 同样通过设置inplace值决定是否在原变量上执行操作
  3. 执行该操作原索引会消失
df.set_index("a", inplace=True)
print(df)

运行结果


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原始发表时间:2017-08-01

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