如何在Pandas数据框架中把索引转换为列

在 Pandas 中，通过 reset_index() 方法可以方便的将数据框架的索引转换为列。以下是详细的步骤：

1.导入 Pandas 模块并创建数据框架

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': [25, 30, 35]},
                   index=['A', 'B', 'C'])

以上创建了一个 df 数据框架，其中包含两列'name'和'age'，以及索引为'A','B','C'。

2.将索引转换为列

用 reset_index() 方法将索引转换为列，并赋值给一个新的数据框架。

new_df = df.reset_index()

在执行该命令后，new_df 数据框架的列数会增加一列，即原来的索引列。

3.重置列名

由于新的列名为原来的索引列，因此可以通过 rename() 方法给新的列重新命名。

new_df = new_df.rename(columns={'index': 'id'})

在上述命令中，我们将新的索引列命名为'id'。

4.完整代码

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': [25, 30, 35]},
                   index=['A', 'B', 'C'])

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

print(new_df)

该代码输出结果如下：

  id     name  age
0  A    Alice   25
1  B      Bob   30
2  C  Charlie   35

因此，上述代码展示了在 Pandas 数据框架中将索引转换为列的完整攻略。