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dataframe將默認索引轉換成列 DataFrame

1. 導入pandas庫 首先,我們需要導入pandas庫來使用其中的DataFrame對象和相關函數。 ```python import pandas as pd ``` 2. 創建一個示

1. 導入pandas庫

首先,我們需要導入pandas庫來使用其中的DataFrame對象和相關函數。

```python import pandas as pd ```

2. 創建一個示例DataFrame

接下來,我們創建一個示例的DataFrame,以便演示如何轉換默認索引。

```python data {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']} df (data) ```

示例DataFrame如下:

``` A B 0 1 a 1 2 b 2 3 c 3 4 d ```

3. 轉換默認索引為列

通過使用`reset_index()`函數,可以將DataFrame的默認索引轉換成列。

```python df_new _index() ```

轉換后的DataFrame如下:

``` index A B 0 0 1 a 1 1 2 b 2 2 3 c 3 3 4 d ```

4. 自定義列名

如果要自定義新列的名稱,可以使用`rename()`函數來重命名列。

```python df_new _index().rename(columns{'index': 'new_index'}) ```

轉換并重命名后的DataFrame如下:

``` new_index A B 0 0 1 a 1 1 2 b 2 2 3 c 3 3 4 d ```

5. 將默認索引轉換成列并刪除原索引

有時候,我們希望將默認索引轉換成列,并刪除原索引。可以使用`reset_index()`函數的`drop`參數實現該功能。

```python df_new _index(dropTrue) ```

轉換并刪除原索引后的DataFrame如下:

``` A B 0 1 a 1 2 b 2 3 c 3 4 d ```

總結:

通過使用pandas庫中的DataFrame對象和相關函數,我們可以輕松地將默認索引轉換成列,并根據需要進行自定義操作。這對于數據分析和處理任務非常有用,可以提高數據操作和可視化分析的靈活性。

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