【Pandas基础】对DataFrame中index或columns进行重新排列

原创 已于 2022-10-16 16:29:01 修改 · 4.9k 阅读 · 0 ·
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于 2021-03-21 21:13:13 首次发布
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24. 重置dataframe的索引
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reset_index()函数是pandas库中的一个内置函数，用于重置dataframe的索引。它可以将原来的索引列转换为一个新的列，并生成一个新的整数索引。drop：布尔值，表示是否删除原来的索引列，默认为True。inplace：布尔值，表示是否在原dataframe上进行修改，默认为False。level：整数或字符串，表示要重置的索引级别，默认为0。col_level：整数，表示新索引列的级别，默认为0。col_fill：填充值，表示新索引列的填充值，默认为’'。
DataFrame中列的重新排序
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在 Pandas 中，这行代码用于重新排序DataFramedf中的列。这里，column1column2和column3是你想要保留并重新排序的列的名称。df：代表你的DataFrame对象。：是一个列表，包含了DataFrame中列的名称。这个列表指定了新的列顺序。：通过将这个列表赋值给df，你实际上是在创建一个新的DataFrame，其中只包含列表中指定的列，并且按照列表中的顺序排列。
zip、dataframe、open、concat、merge、dataframe的列名重新排序用法总结
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04-15 1481
zip zip() 函数是 Python 内置函数之一，它可以将多个序列（列表、元组、字典、集合、字符串以及 range() 区间构成的列表）“压缩”成一个 zip 对象。所谓“压缩”，其实就是将这些序列中对应位置的元素重新组合，生成一个个新的元组。 #python2.0+的输出实例 a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = [4,5,6,7,8] zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] zip(a,c)
Pandas DataFrame的index重新排列
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问题描述 我选取了一个DataFrame的一部分数据得到了df1，但是index还是原来df的index，我想让新的df的index重新按照从0开始计数。比如说，我的df1是这样的 >>> df1 col1 col2 2 0.5 0.9 6 1.1 3.2 11 2.1 0.5 我希望的是 >&...
重新排列
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df.sample(len(df)) 重新排列DataFrame
pandas中DataFrame修改index、columns名的方法示例
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在实际工作中，我们经常需要对DataFrame的索引(index)和列(columns)进行重命名，以便于更好地理解和处理数据。本篇文章将详细介绍如何在Pandas中修改DataFrame的index和columns名。 首先，我们可以直接通过赋值的...
【Pandas】pandas DataFrame columns
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【pandas】DataFrame.columns
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用pandas中的DataFrame时选取行或列的方法
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【python数据分析基础】—对列操作：调整DataFrame的列顺序
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在数据处理过程中，经常需要将列按照一定的要求进行排序，以方便展示。本文主要几种调整列顺序的常用方法。
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在实际应用中我们往往会生成很多列，有时候会对dateframe进行修改，增加或者减少列，但最后还是需要拼接在一起，难以避免要列能够对齐，所有有重排列的需求，思路是先将列名获取，再排序列名，然后按新列名生成新的数据。按照这样重新排序，以后生成的数据就能直接拼接。
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在 Pandas 中，对具有 `MultiIndex`（多级索引）的 DataFrame 进行转置时，除了基本的行列互换之外，还可以通过 `transpose()` 方法对索引层级进行重新排列。Pandas 提供了灵活的方式来控制哪些层级进行转置。 --- ### 示例：对 MultiIndex DataFrame 进行转置 ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个具有 MultiIndex 的 DataFrame index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'x'), ('A', 'y'), ('B', 'x'), ('B', 'y')], names=['Upper', 'Lower']) columns = ['C1', 'C2'] df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 2), index=index, columns=columns) print("原始的 MultiIndex DataFrame:") print(df) # 对 MultiIndex DataFrame 进行转置，并指定层级顺序 df_transposed = df.transpose(level=[1, 0]) print("\n转置后的 MultiIndex DataFrame:") print(df_transposed) ``` --- ### 输出示例（数值为随机生成，结构不变）： ``` 原始的 MultiIndex DataFrame: C1 C2 Upper Lower A x 0.314159 0.470012 y 0.707107 -0.113422 B x 0.636620 1.453799 y -0.222112 -0.742169 转置后的 MultiIndex DataFrame: Lower Lower x y x y Upper Upper A A B B C1 0.314159 0.707107 0.636620 -0.222112 C2 0.470012 -0.113422 1.453799 -0.742169 ``` --- ### 代码解释 1. **创建 MultiIndex DataFrame**： - 使用 `pd.MultiIndex.from_tuples()` 创建了一个两层索引（`Upper` 和 `Lower`）。 - `DataFrame` 有两列 `C1` 和 `C2`，共四行数据。 2. **使用 `transpose(level=[1, 0])`**： - `level=[1, 0]` 表示交换 MultiIndex 的层级顺序，原本是 `(Upper, Lower)`，现在变成 `(Lower, Upper)`。 - 如果不指定 `level`，则默认转置所有轴，但不会改变索引层级的顺序。 3. **输出结果**： - 转置后，原来的列变成了行索引，原来的行索引变成了列索引。 - 同时，`Upper` 和 `Lower` 索引的顺序也发生了交换。 --- ### 其他方式：使用 `swaplevel()` + `transpose()` 如果你只想交换索引层级而不想改变数据结构，可以结合 `swaplevel()` 和 `transpose()`： ```python df_swapped = df.swaplevel(0, 1).transpose() ``` --- ### 注意事项 - `transpose(level=...)` 仅适用于具有 MultiIndex 的轴（通常是行索引），不能直接用于列索引。 - 如果你希望自定义列的层级结构，可以使用 `DataFrame.swaplevel()`、`DataFrame.reorder_levels()` 等方法。 - 转置后的 DataFrame 的列可能会变成 MultiIndex，需要使用 `df.columns` 查看结构。 --- ###
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