将索引转换为列熊猫数据框
我有以下熊猫数据框：
| id | LocTime |ZPos | XPos
datetime |
2017-01-02 00:14:39 |20421902611| 12531245409231| 0 | -6
2017-01-02 00:14:40 |30453291020| 28332479673070| 0 | -2
我想将日期时间索引转换为数据框的列。我尝试过，df.reset_index(level=['datetime'])但结果没有改变。任何想法？
问题答案：
需要分配输出或inplace=True参数：
df = df.reset_index()
df.reset_index(inplace=True)
print (df)
datetime id LocalTime ZPosition XPosition
0 2017-01-02 00:14:39 10453190861 1483312478909238 0 -9
1 2017-01-02 00:14:40 10453191020 1483312479673076 0 -8
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问题内容： 我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框，它是1行乘23列。 我想将其转换为系列吗？我想知道最pythonic的方法是什么？ 我试过了，但是抱怨。它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 谢谢！ 问题答案： 它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 可以说它足够聪明，可以识别尺寸差异。:-) 我认为您可以做的最简单的事情是使用位置选择该行，这将为您提供一个Series，其列
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我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框，是一行23列。 我想把它转换成一个系列？我想知道做这件事最像蟒蛇的方式是什么？ 我试过pd。系列（我的结果），但它抱怨。它还没有聪明到意识到它仍然是数学术语中的“向量”。 谢谢！
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问题内容： 您是否知道如何以NumPy数组或python列表的形式获取DataFrame的索引或列？ 问题答案： 要获取NumPy数组，应使用以下属性： 这样可以访问数据的存储方式，因此无需进行转换。 注意：此属性也可用于其他许多熊猫的对象。 要将索引作为列表获取，请致电： 同样，对于列。
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我有一个字段在熊猫DataFrame被导入为字符串格式。它应该是日期时间变量。如何将其转换为日期时间列，然后根据日期进行筛选。 示例： 数据帧名称：原始数据
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问题内容： 考虑一个输入文件： 我可以将每月总计进行分组，如下所示： 分组总数的索引如下： 我想将索引重新格式化为日期时间格式（天可以是一个月的第一天）。 我尝试了以下方法： 和 都失败了。有人知道我该怎么做吗？ 问题答案： 考虑按“ M”进行重采样，而不是按DatetimeIndex的属性分组： 注意：如果您不想在这两个月之间，则必须删除NaN。
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我有一个这样的字典列表： 我想把它变成一个熊猫，如下所示： 注意：列的顺序并不重要。 如何将字典列表转换为如上所示的数据帧？