如何在Pandas数据框架中把索引转换为列

Pandas是一个用于数据分析的强大工具，它建立在python库之上。Pandas库使用户能够有效地创建和操作数据框架（数据表格）和时间序列。这些数据框架可用于训练和测试机器学习模型和分析数据。

将索引转换为列

默认情况下，数据框架的每一行都有一个索引值。数据框架中的行被分配的索引值从0到（行数-1），按顺序排列，每行有一个索引值。在pandas数据框架中，有很多方法可以将索引转换为列。让我们来创建一个数据框架。

# importing the pandas library as pd
import pandas as pd
  
  
# Creating the dataframe df
df = pd.DataFrame({'Roll Number': ['20CSE29', '20CSE49', '20CSE36', '20CSE44'],
                   'Name': ['Amelia', 'Sam', 'Dean', 'Jessica'],
                   'Marks In Percentage': [97, 90, 70, 82],
                   'Grade': ['A', 'A', 'C', 'B'],
                   'Subject': ['Physics', 'Physics', 'Physics', 'Physics']})
  
# Printing the dataframe
df

输出:

方法1：最简单的方法是创建一个新的列，并通过使用Dataframe.index函数将每行的索引传入该列。

import pandas as pd
  
  
df = pd.DataFrame({'Roll Number': ['20CSE29', '20CSE49', '20CSE36', '20CSE44'],
                   'Name': ['Amelia', 'Sam', 'Dean', 'Jessica'],
                   'Marks In Percentage': [97, 90, 70, 82],
                   'Grade': ['A', 'A', 'C', 'B'],
                   'Subject': ['Physics', 'Physics', 'Physics', 'Physics']})
  
# Printing the dataframe
df['index'] = df.index
df

输出:

方法2：我们也可以使用Dataframe.reset_index函数来转换索引为列。inplace参数反映了数据框架中的变化，以保持永久性。

import pandas as pd
  
  
df = pd.DataFrame({'Roll Number': ['20CSE29', '20CSE49', '20CSE36', '20CSE44'],
                   'Name': ['Amelia', 'Sam', 'Dean', 'Jessica'],
                   'Marks In Percentage': [97, 90, 70, 82],
                   'Grade': ['A', 'A', 'C', 'B'],
                   'Subject': ['Physics', 'Physics', 'Physics', 'Physics']})
  
# Printing the dataframe
df.reset_index(level=0, inplace=True)
df

输出: