如何在 pandas 中将索引转换为列（附示例）

您可以使用以下基本语法将 pandas DataFrame 的索引转换为列：

 #convert index to column
df. reset_index (inplace= True )

如果您有 Pandas MultiIndex DataFrame，则可以使用以下语法将特定级别的索引转换为列：

 #convert specific level of MultiIndex to column
df. reset_index (inplace= True ,level=[' Level1 '])

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例 1：将索引转换为列

以下代码显示了如何将 pandas DataFrame 的索引转换为列：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6]})

#view DataFrame
df

points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6

#convert index to column
df. reset_index (inplace= True )

#view updated DataFrame
df

	index points assists rebounds
0 0 25 5 11
1 1 12 7 8
2 2 15 7 10
3 3 14 9 6
4 4 19 12 6

示例 2：将多重索引转换为列

假设我们有以下 pandas MultiIndex DataFrame：

 import pandas as pd

#createDataFrame
index_names = pd. MultiIndex . from_tuples ([('Level1','Lev1', 'L1'),
                                       ('Level2','Lev2', 'L2'),
                                       ('Level3','Lev3', 'L3'),
                                       ('Level4','Lev4', 'L4')],
                                       names=['Full','Partial', 'ID'])

data = {' Store ': ['A','B','C','D'],
        ' Sales ': [17, 22, 29, 35]}

df = pd. DataFrame (data, columns = [' Store ',' Sales '], index=index_names)

#view DataFrame
df

                    Store Sales
Full Partial ID		
Level1 Lev1 L1 A 17
Level2 Lev2 L2 B 22
Level3 Lev3 L3 C 29
Level4 Lev4 L4 D 35

以下代码显示了如何将 MultiIndex 的每个级别转换为 pandas DataFrame 中的列：

 #convert all levels of index to columns
df. reset_index (inplace= True )

#view updated DataFrame
df

        Full Partial ID Store Sales
0 Level1 Lev1 L1 A 17
1 Level2 Lev2 L2 B 22
2 Level3 Lev3 L3 C 29
3 Level4 Lev4 L4 D 35

我们还可以使用以下代码仅将 MultiIndex 的特定级别转换为列：

 #convert just 'ID' index to column in DataFrame
df. reset_index (inplace= True ,level=[' ID '])

#view updated DataFrame
df

		ID Store Sales
Full Partial			
Level1 Lev1 L1 A 17
Level2 Lev2 L2 B 22
Level3 Lev3 L3 C 29
Level4 Lev4 L4 D 35

请注意，只有“ID”级别已转换为 DataFrame 中的列。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见功能：

如何在 Pandas 中将列设置为索引
如何在 Pandas 中按索引删除列
如何在 Pandas 中按索引和列对 DataFrame 进行排序