Wie konvertiere ich den Index eines Pandas-Datenrahmens in eine Spalte?

Für MultiIndex können Sie den Subindex mit extrahieren 

df['si_name'] = R.index.get_level_values('si_name') 

dabei ist si_name der Name des Subindex.

Um mehr Klarheit zu schaffen, betrachten wir einen DataFrame mit zwei Ebenen in seinem Index (einem MultiIndex).

index = pd.MultiIndex.from_product([['TX', 'FL', 'CA'], 
                                    ['North', 'South']], 
                                   names=['State', 'Direction'])

df = pd.DataFrame(index=index, 
                  data=np.random.randint(0, 10, (6,4)), 
                  columns=list('abcd'))

Die reset_index-Methode, die mit den Standardparametern aufgerufen wird, konvertiert alle Indexebenen in Spalten und verwendet eine einfache RangeIndex als neuen Index.

df.reset_index()

Mit dem Parameter level können Sie steuern, welche Indexebenen in Spalten konvertiert werden. Verwenden Sie nach Möglichkeit den Ebenennamen, der expliziter ist. Wenn keine Ebenennamen vorhanden sind, können Sie auf jede Ebene anhand ihrer ganzzahligen Position verweisen, die von außen bei 0 beginnt. Sie können hier einen Skalarwert oder eine Liste aller Indizes verwenden, die Sie zurücksetzen möchten.

df.reset_index(level='State') # same as df.reset_index(level=0)

In dem seltenen Fall, dass Sie den Index beibehalten und den Index in eine Spalte umwandeln möchten, können Sie Folgendes tun:

# for a single level
df.assign(State=df.index.get_level_values('State'))

# for all levels
df.assign(**df.index.to_frame())

Wenn Sie die reset_index-Methode verwenden und Ihren vorhandenen Index beibehalten möchten, sollten Sie Folgendes verwenden:

df.reset_index().set_index('index', drop=False)

oder um es zu ändern:

df.reset_index(inplace=True)
df.set_index('index', drop=False, inplace=True)

Zum Beispiel:

print(df)
          gi  ptt_loc
0  384444683      593
4  384444684      594
9  384444686      596

print(df.reset_index())
   index         gi  ptt_loc
0      0  384444683      593
1      4  384444684      594
2      9  384444686      596

print(df.reset_index().set_index('index', drop=False))
       index         gi  ptt_loc
index
0          0  384444683      593
4          4  384444684      594
9          9  384444686      596

Und wenn Sie das Index-Label loswerden möchten, können Sie Folgendes tun:

df2 = df.reset_index().set_index('index', drop=False)
df2.index.name = None
print(df2)
   index         gi  ptt_loc
0      0  384444683      593
4      4  384444684      594
9      9  384444686      596

rename_axis + reset_index

Sie können Ihren Index zunächst in ein gewünschtes Label umbenennen, und dann zu einer Serie hochstufen:

df = df.rename_axis('index1').reset_index()

print(df)

   index1         gi  ptt_loc
0       0  384444683      593
1       1  384444684      594
2       2  384444686      596

Dies funktioniert auch für MultiIndex Datenframes:

print(df)
#                        val
# tick       tag obs        
# 2016-02-26 C   2    0.0139
# 2016-02-27 A   2    0.5577
# 2016-02-28 C   6    0.0303

df = df.rename_axis(['index1', 'index2', 'index3']).reset_index()

print(df)

       index1 index2  index3     val
0  2016-02-26      C       2  0.0139
1  2016-02-27      A       2  0.5577
2  2016-02-28      C       6  0.0303

df1 = pd.DataFrame({"gi":[232,66,34,43],"ptt":[342,56,662,123]})
p = df1.index.values
df1.insert( 0, column="new",value = p)
df1

    new     gi     ptt
0    0      232    342
1    1      66     56 
2    2      34     662
3    3      43     123