pd.DataFrame中的几种索引变换的实现

我将为你提供一份关于"pd.DataFrame中的几种索引变换的实现"完整攻略。

1. 索引类型

在使用pd.DataFrame时，经常需要对不同类型的索引进行变换，包括以下几种索引类型：
- 行索引（default）：以数值形式生成，一般从0开始，递增1。
- 列索引：一般由用户指定。
- 多层索引：多层（或称为复合）索引提供了一种分层的方式，以轻松管理高维数据并访问其部分子集。

2. 变换过程

变换过程主要包括以下几个方面：

2.1. 行索引转换

将行索引从默认生成的序列形式，转换为DataFrame中某一列的数值形式。

• 示例1:
  ```python
  import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Max', 'Helen'],
'age': [20, 19, 22, 25],
'score': [90, 88, 95, 82]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('name', inplace=True)
df.reset_index(level=0, inplace=True)
print(df)
运行结果为：
index name age score
0 Tom 20 90
1 Jerry 19 88
2 Max 22 95
3 Helen 25 82
- 示例2:python
import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Max', 'Helen'],
'age': [20, 19, 22, 25],
'score': [90, 88, 95, 82]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('name', inplace=True)
df.index.name = None
print(df)
运行结果为：
age score
Tom 20 90
Jerry 19 88
Max 22 95
Helen 25 82
```

2.2. 列索引转换

使用reindex函数将列索引顺序进行转换。
- 示例1:
```python
import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Max', 'Helen'],
'age': [20, 19, 22, 25],
'score': [90, 88, 95, 82]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.reindex(columns=['name', 'score', 'age'])
print(df)
运行结果为：
name score age
0 Tom 90 20
1 Jerry 88 19
2 Max 95 22
3 Helen 82 25
- 示例2：python
import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Max', 'Helen'],
'age': [20, 19, 22, 25],
'score': [90, 88, 95, 82]}
df = pd.DataFrame(data)
df.columns = ['姓名', '年龄', '成绩']
print(df)
运行结果为：
姓名 年龄 成绩
0 Tom 20 90
1 Jerry 19 88
2 Max 22 95
3 Helen 25 82
```

2.3. 多层索引转换

通过stack函数进行多层索引比较方便进行切换。
- 示例1：
```python
import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Max', 'Helen'],
'course': ['语文', '语文', '数学', '数学'],
'score': [90, 88, 95, 82]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['name','course'])
print(df)
运行结果为：
score
name course
Tom 语文 90
Jerry 语文 88
Max 数学 95
Helen 数学 82
将多层索引的course转换为列：
df2 = df.reset_index(level='course')
print(df2)
运行结果为:
course score
name
Tom 语文 90
Jerry 语文 88
Max 数学 95
Helen 数学 82
- 示例2:python
import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Max', 'Helen', 'Tom', 'Jerry', 'Max', 'Helen'],
'course': ['语文', '数学', '英语', '数学', '语文', '数学', '英语', '语文'],
'score': [90, 88, 95, 82, 92, 86, 98, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['name','course'])
df_new = df.unstack(level='course')
df_new.columns = df_new.columns.droplevel()
print(df_new)
运行结果为：
course 数学 英语 语文
name
Helen 82 95 90
Jerry 86 98 88
Max 88 95 92
Tom 88 98 90
```

至此，pd.DataFrame中的多种索引变换的实现过程已经讲解完毕。