Pandas 我能为重置的索引分配一个名称吗

在本文中，我们将介绍如何在Pandas中为重置的索引分配名称。当Pandas数据框的索引被重新设置后，许多用户都会想要为其分配一些有意义的名称，以便在后续处理中更好地识别和使用。

在Pandas中，可以使用reset_index函数对数据框的索引进行重置。例如，对于以下数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'Age': [25, 32, 18, 47],
                   'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Toronto']})

df = df.set_index('Name')

我们可以使用reset_index函数将索引重置为默认的整数索引：

df = df.reset_index()

这将导致以下结果：

   index     Name  Age      City
0      0    Alice   25  New York
1      1      Bob   32     Paris
2      2  Charlie   18    London
3      3    David   47   Toronto

在上面的结果中，我们可以看到，重置索引后，Pandas自动为新的整数索引分配了一个名称“index”。但是，这个名称可能不是我们想要的。

那么，我们该如何为重置的索引分配名称呢？

阅读更多：Pandas 教程

使用rename函数为重置的索引分配名称

要为重置的索引分配名称，我们可以使用Pandas中的rename函数。具体来说，我们可以使用rename函数将“index”列重命名为我们想要的名称。

例如，我们可以将“index”列重命名为“ID”：

df = df.reset_index().rename(columns={'index': 'ID'})

这将导致以下结果：

   ID     Name  Age      City
0   0    Alice   25  New York
1   1      Bob   32     Paris
2   2  Charlie   18    London
3   3    David   47   Toronto

在上述代码中，我们首先使用reset_index函数将数据框的索引重置为默认的整数索引，然后使用rename函数将“index”列重命名为“ID”。

为多级索引分配名称

除了单级索引之外，我们还可以为多级索引分配名称。对于以下数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob', 'Charlie', 'Charlie', 'David', 'David'],
                   'Year': [2017, 2018, 2017, 2018, 2017, 2018, 2017, 2018],
                   'Sales': [100, 120, 200, 180, 50, 70, 300, 250]})

df = df.set_index(['Name', 'Year'])

我们可以使用reset_index函数将多级索引重置为默认整数索引，并使用rename函数为每个级别分配名称：

df = df.reset_index().rename(columns={'Name': 'Customer', 'Year': 'Year', 0: 'Sales'})
df.columns.names = ['Variables', 'Values']

这将导致以下结果：

Variables Customer  Year  Sales
Values                 Sales
0           Alice  2017    100
1           Alice  2018    120
2             Bob  2017    200
3             Bob  2018    180
4         Charlie  2017     50
5         Charlie  2018     70
6           David  2017    300
7           David  2018    250

在上述代码中，我们首先使用reset_index函数将多级索引重置为默认整数索引。然后，我们使用rename函数为每个级别分配名称，例如将“Name”级别名称重命名为“Customer”，将“Year”级别名称重命名为“Year”。最后，我们使用columns属性中的names属性将每个级别的名称分配给列。

总结

在Pandas中，我们可以使用reset_index函数对数据框的索引进行重置，以便在后续处理中更好地识别和使用数据。当索引被重置后，Pandas自动为新的整数索引分配一个名称“index”，但是这个名称可能不是我们想要的。为了为重置的索引分配名称，我们可以使用Pandas中的rename函数。如果我们的数据框包含多级索引，我们可以使用rename函数为每个级别分配名称。通过在Pandas中为重置的索引分配名称，我们可以更好地理解和处理我们的数据。