python pandas set_index()和reset_index()

1、pandas.DataFrame.set_index()

DataFrame.set_index(keys,drop=True,append=False,inplace=False,verify_integrity=False)
将DataFrame中的列转化为行索引

举例说明

>df = pd.DataFrame.from_dict({"a":[1,1], "b":[2,2], "c":[3,3]})
>print(df) 
输出
   a  b  c
0  1  2  3
1  1  2  3

将其中任意一列变成行索引，例如“a”

>df1 = df.set_index("a")
>print(df1)
输出
   b  c
a      
1  2  3
1  2  3

也可以将多列变成行索引

>df2 = df.set_index(["a","b"])
>print(df2)
输出
     c
a b   
1 2  3
  2  3

2、DataFrame.reset_index()

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False,inplace=False, col_level=0, col_fill="")
1、重置DataFrame的索引，并使用默认索引。
2、如果DataFrame有多个行索引，则此方法可以删除一个或多个行索引级别，可以让行索引变成列。
3、参数说明
level：只从行索引中删除给定的索引级别，默认情况下删除所有级别。level是原始df的index的层级，可用数字/名称表示。用数字表示的时候，0代表第一级行索引，1代表第二级行索引，以此类推。
drop：True/False 表示释放出来的行索引，变成列之后，是否要删除。
col_level：将释放出来的行索引作为列，插入到指定的列级别位置，默认情况下，它被插入到第一层。col_level表示列的层级。
col_fill：将释放出来的行索引作为列，插入到指定的列级别位置，并且给该列设置列名，如果没有设置，则重复其行索引名。

举例说明

>df2
输出
     c
a b   
1 2  3
  2  3

可以看出，df2的行索引有2级，分别是“a”和“b”。用名称表示层级的话，就是level=‘a’、level=‘b’。用数字表示层级的话，就是level=0和level=1

# 我们可以用下面的语句查看一个df的行索引的层级个数
>print(df2.index.levels)
输出
[[1], [2]]
就是有2个的意思

将行索引“b”变成列，并且保留该列：行索引“b”的层级是level=1

>df2_1 = df2.reset_index(level=1) #level="b"和level=1是一样的
>print(df2_1)
输出
   b  c
a      
1  2  3
1  2  3
>df2_2 = df2.reset_index(level=1, drop=True)  #不保留该列
>print(df2_2)
输出
   c
a   
1  3
1  3

最常使用的地方
df.reset_index()一般与 df.groupby().apply(lambda x: 函数(x))在一起搭配使用：我们在进行数据处理的时候，经常会对数据进行分组操作，然后对每一个分组内的数据再进行这样或者那样的聚合计算，就会使用到 df.groupby().apply(lambda x: 函数(x))的组合：使用groupby对df进行分组，生成若干个df_sub，然后对每一个分组df_sub又使用apply(lambda x: 函数(x))进行操作，如果lambda函数所表示的操作是生成一个新的df，那么groupby之后的df就拥有了两个行索引，一个是自己原先就有的，一个是apply()生成的。

但是apply(函数)生成的行索引，没有什么实际的用途，此时需要去掉，这时候就用到了reset_index()，具体使用方法如下：

# 有一个原始df,对它进行分组操作，根据列score进行分组，然后对每一组再进行统计计算
df_result_tmp = df.groupby("score").apply(lambda x: trans(x, list_1))
df_result = df_result_tmp.reset_index(level=1, drop=True)
# df_result就是我们所要的结果。

其中，函数trans是自己根据实际业务需求定义的一个函数，如下

def trans(df_sub, list_1):
	# 输入：df_sub是原始df经过groupby之后的一个分组;list_1就是一个参数
	# 返回：一个新的df_sub_new
    return pd.DataFrame.from_dict(
	{"A": df_sub[df_sub["label"] == "A"].shape[0] * 1.0 / df_sub.shape[0],
	"B": df_sub[df_sub["label"] == "B"].shape[0] * 1.0 / df_sub.shape[0]
	}, orient='index').T
    # 如果一个字典中，每一个key的值只有一个，那么在使用pd.DataFrame.from_dict(marix_dict, orient='columns')时就会报错，解决方式就是orient='index'，然后再进行转置。

上面的例子中，apply(lambda x: trans(x, list_1))中的trans函数，对每一个分组之后的df_sub进行操作，生成了一个新的df_sub_new，此时df_sub_new是有一个默认的index的。这就导致df_result_tmp有两级行索引，如下：

>print(df_result_tmp)

                        A            B  
score                                                                        
[0, 439)       0      0.0000      0.0000
[439, 459)     0      0.0000      0.0000
[459, 479)     0      0.0443      0.0000
[479, 499)     0      0.7884      0.0000
[499, 520)     0      0.1547      0.0275
[520, 999)     0      0.0093      0.7970

一个行索引是score，索引级别level=0;另一个行索引是全是0的那一列，索引级别level=1。实际上我们在使用的时候，level=1的行索引是不需要的，所以有必要给去掉，保留的话可能对后续操作有不可知的影响。此时就需要用到reset_index()函数了:

>df_result = df_result_tmp.reset_index(level=1, drop=True)
>print(df_result)

                 A            B  
score                                                                        
[0, 439)       0.0000      0.0000
[439, 459)     0.0000      0.0000
[459, 479)     0.0443      0.0000
[479, 499)     0.7884      0.0000
[499, 520)     0.1547      0.0275
[520, 999)     0.0093      0.7970