df=
gi ptt_loc
0 384444683 593
1 384444684 594
2 384444686 596
df=
index1 gi ptt_loc
0 0 384444683 593
1 1 384444684 594
2 2 384444686 596
要么:
df['index1'] = df.index
或者,.reset_index
:
df.reset_index(level=0, inplace=True)
因此,如果您有一个包含3个索引级别的多索引框架,例如:
>>> 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
>>> 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
问题内容: 这似乎很明显,但是我似乎无法弄清楚如何将数据帧的索引转换为列? 例如: 至, 问题答案: 要么: 或: 因此,如果你有一个3级索引的多索引框架,例如: 并且要将索引中的第1级()和第3级()转换为列,你可以执行以下操作:
问题内容: 我试图将输出转换为熊猫数据框,但我很努力。我有这个清单 我想创建一个具有3列和3行的熊猫数据框。我尝试使用 但它似乎对我不起作用。任何帮助,将不胜感激。 问题答案: 您需要转换为然后:
问题内容: 你是否知道如何以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tolist: 同样,对于列。
我的索引: 我必须将此格式转换为以下格式的列表:
您知道如何将DataFrame的索引或列作为NumPy数组或python列表获取吗?
问题内容: 我需要将列表转换为一列熊猫数据框 当前列表(len = 3): 所需的熊猫DF(形状= 3,): 请注意,这些数字代表上述“必需熊猫” DF中的索引。 问题答案: 采用: 谢谢DYZ: