如何将数据框中的pandas索引转换为列？

这似乎相当明显，但我似乎无法弄清楚如何将数据框架的索引转换为列？

例如：

df= gi ptt_loc 0 384444683 593 1 384444684 594 2 384444686 596 

至，

 df= index1 gi ptt_loc 0 0 384444683 593 1 1 384444684 594 2 2 384444686 596 

Answer 1

之一：

 df['index1'] = df.index 

或者.reset_index ：

 df.reset_index(level=0, inplace=True) 

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所以，如果你有一个索引为3级的多索引框架，比如：

 >>> df val tick tag obs 2016-02-26 C 2 0.0139 2016-02-27 A 2 0.5577 2016-02-28 C 6 0.0303 

并且您想要将索引中的第一（ tick ）和第三（ obs ）级别转换为列，您应该这样做：

 >>> df.reset_index(level=['tick', 'obs']) tick obs val tag C 2016-02-26 2 0.0139 A 2016-02-27 2 0.5577 C 2016-02-28 6 0.0303 

Answer 2

对于MultiIndex，您可以使用提取其子索引

 df['si_name'] = R.index.get_level_values('si_name') 

其中si_name是子索引的名称。

Answer 3

为了更清楚一点，我们来看一下在索引中有两个级别的DataFrame（一个MultiIndex）。

 index = pd.MultiIndex.from_product([['TX', 'FL', 'CA'], ['North', 'South']], names=['State', 'Direction']) df = pd.DataFrame(index=index, data=np.random.randint(0, 10, (6,4)), columns=list('abcd')) 

使用默认参数调用的reset_index方法将所有索引级别转换为列，并使用简单的RangeIndex作为新索引。

 df.reset_index() 

使用level参数来控制将哪些索引级别转换为列。 如果可能的话，使用更明确的级别名称。 如果没有级别名称，则可以通过其整数位置来引用每个级别，该位置从外部开始为0。 您可以在这里使用标量值或者您想要重置的所有索引列表。

 df.reset_index(level='State') # same as df.reset_index(level=0) 

在极less数情况下，要保留索引并将索引转换为列，可以执行以下操作：

 # for a single level df.assign(State=df.index.get_level_values('State')) # for all levels df.assign(**df.index.to_frame())