熊猫在系列上重置索引以删除多索引

熊猫在系列上重置索引以删除多索引

只需致电

reset_index()

：

In [130]: sOut[130]:011999-03-31  SOLD_PRICE   NaN1999-06-30  SOLD_PRICE   NaN1999-09-30  SOLD_PRICE   NaN1999-12-31  SOLD_PRICE     32000-03-31  SOLD_PRICE     3Name: 2, dtype: float64In [131]: s.reset_index()Out[131]: 01   20  1999-03-31  SOLD_PRICE NaN1  1999-06-30  SOLD_PRICE NaN2  1999-09-30  SOLD_PRICE NaN3  1999-12-31  SOLD_PRICE   34  2000-03-31  SOLD_PRICE   3

有多种删除列的方法：

调用

reset_index()

两次并指定一列：

In [136]: s.reset_index(0).reset_index(drop=True)Out[136]: 0   20  1999-03-31 NaN1  1999-06-30 NaN2  1999-09-30 NaN3  1999-12-31   34  2000-03-31   3

重置索引后删除列：

In [137]: df = s.reset_index()In [138]: dfOut[138]: 01   20  1999-03-31  SOLD_PRICE NaN1  1999-06-30  SOLD_PRICE NaN2  1999-09-30  SOLD_PRICE NaN3  1999-12-31  SOLD_PRICE   34  2000-03-31  SOLD_PRICE   3In [139]: del df[1]In [140]: dfOut[140]: 0   20  1999-03-31 NaN1  1999-06-30 NaN2  1999-09-30 NaN3  1999-12-31   34  2000-03-31   3

drop()

重置后致电：

In [144]: s.reset_index().drop(1, axis=1)Out[144]: 0   20  1999-03-31 NaN1  1999-06-30 NaN2  1999-09-30 NaN3  1999-12-31   34  2000-03-31   3

然后，在重置索引后，只需重命名列

In [146]: df.columns = ['Date', 'Sales']In [147]: dfOut[147]:         Date  Sales0  1999-03-31    NaN1  1999-06-30    NaN2  1999-09-30    NaN3  1999-12-31      34  2000-03-31      3