将 Pandas Multi-Index 转成列

Pandas DataFrame 是一个二维大小可变、潜在异构的表格数据结构，带有标记的轴（行和列）。多索引数据帧具有多级或分层索引。我们可以通过reset_index()轻松将多级索引转换为列 方法。

DataFrame.reset_index() 用于将索引重置为默认值并使索引成为数据帧的列。

第 1 步：创建多索引数据框。

让我们先看一个创建多索引数据帧的例子。

代码：

Python3

import pandas as pd
  
# Creating index for muti-index dataframe
tuples = [('A', 'a'), ('A', 'b'), ('B', 'a'), ('B', 'b')]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
  
# Value corresponding to the index
data = [2, 4, 6, 8]
  
# Creating dataframe using 'data' and 'index'
df = pd.DataFrame(data = data, index = index, columns = ['value'])
print(df)

输出：

步骤2：将索引转换为列。

在这里我们可以看到分层索引，我们将使用 reset_index() 方法将其转换为列。

蟒蛇3

reset_df = df.reset_index()
print(reset_df)

输出：

在这里我们可以看到索引现在是默认的，我们的多索引现在变成了默认的列。我们还可以使用参数 level 选择要重置的多索引级别。

代码：

蟒蛇3

# rest only index 'indx1'
reset_indx1 = df.reset_index(level='indx1')
print(reset_indx1)

输出：

在这里，我们可以看到只有 indx1 被重置成为一列，而不是两个索引。另外，请注意在这种情况下没有默认索引，因为仍然有一个索引 (indx2)。