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pandas.MultiIndex.to_frame()
方法用于将 MultiIndex
转换为一个 DataFrame
。多层索引的每一层将成为 DataFrame
的一列。这个方法常用于需要将 MultiIndex
数据还原为标准的 DataFrame
结构的场景,方便后续处理或分析。
MultiIndex.to_frame(index=True,
name=<no_default>,
allow_duplicates=False
)
index
:
可选参数。指定是否保留原 MultiIndex
作为返回 DataFrame
的索引。
True
True
,则 MultiIndex
的值会作为 DataFrame
的索引;如果为 False
,原 MultiIndex
将被重置为普通列,DataFrame
的索引会变为默认整数索引。name
:
可选参数。为返回的 DataFrame
中包含的索引列指定名称。
MultiIndex
各层的列指定名称。如果未指定,则使用 MultiIndex
中的层次名称。allow_duplicates
:
可选参数。指定是否允许重复的列名。
False
True
,允许 MultiIndex
层的名称与 DataFrame
中现有的列名重复;如果为 False
,出现重复列名时会抛出错误。DataFrame
,其中包含原 MultiIndex
各层作为列的值。MultiIndex.to_frame()
方法适用于将 MultiIndex
转换为 DataFrame
时使用,尤其是在需要将多层次的索引展开为独立列进行数据处理时非常有用。
MultiIndex
转换为 DataFrame
import pandas as pd
# 创建一个 MultiIndex
multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples(
[('a', 1), ('a', 2), ('b', 1), ('b', 2)],
names=['letter', 'number']
)
# 将 MultiIndex 转换为 DataFrame
df_from_multiindex = multi_index.to_frame()
# 输出转换后的 DataFrame
f"DataFrame from MultiIndex:\n{df_from_multiindex}\n"
输出:
DataFrame from MultiIndex:
letter number
letter
a 1
a 2
b 1
b 2
# 将 MultiIndex 转换为 DataFrame,不保留原索引
df_reset_index = multi_index.to_frame(index=False)
# 输出转换后的 DataFrame(索引被重置)
f"DataFrame with reset index:\n{df_reset_index}\n"
输出:
DataFrame with reset index:
letter number
0 a 1
1 a 2
2 b 1
3 b 2
# 将 MultiIndex 转换为 DataFrame,并指定列名
df_named_columns = multi_index.to_frame(name=['col1', 'col2'])
# 输出转换后的 DataFrame
f"DataFrame with named columns:\n{df_named_columns}\n"
输出:
DataFrame with named columns:
col1 col2
0 a 1
1 a 2
2 b 1
3 b 2
MultiIndex.to_frame()
方法为将 MultiIndex
转换为 DataFrame
提供了简便的途径,尤其适用于需要将分层索引转换为标准表格数据进行进一步分析和处理的情况。
更新时间:Oct. 24, 2024, 8:15 a.m. 标签:pandas python 多层索引