Python Pandas - 从原始索引创建 DataFrame 但强制使用新索引
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/12/29 23:08:17
要从原始索引创建 DataFrame 但强制使用新索引，请使用 index.to_frame()。将参数 index 设置为 False。
首先，导入所需的库 −
import pandas as pd
创建 Pandas 索引 −
index = pd.Index(['Electronics','Accessories','Decor', 'Books', 'Toys'],name ='Products')
显示 Pandas 索引
print("Pandas Index...\n",index)
强制使用新索引并将索引转换为 DataFrame。在这里，实际索引被另一个索引 − 替换
print("\nIndex to DataFrame...\n",index.to_frame(index=False))
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# 创建 Pandas 索引
index = pd.Index(['Electronics','Accessories','Decor', 'Books', 'Toys'],name ='Products')
# 显示 Pandas 索引
print("Pandas Index...\n",index)
# 返回 Index 中的元素数量
print("\n 索引中的元素数量...\n",index.size)
# 返回数据的 dtype
print("\ndtype 对象...\n",index.dtype)
# 强制执行新索引并将索引转换为 DataFrame
# 此处，实际索引被另一个索引替换
print("\nIndex to DataFrame...\n",index.to_frame(index=False))
输出
这将产生以下输出 −
Pandas Index... Index(['Electronics', 'Accessories', 'Decor', 'Books', 'Toys'], dtype='object', name='Products') 索引中的元素数量... 5 dtype 对象... object Index to DataFrame... Products 0 Electronics 1 Accessories 2 Decor 3 Books 4 Toys
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有用资源
python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/
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