Pandas 使用索引名称作为列名创建 Dataframe

Posted 2023-04-15

【中文标题】Pandas 使用索引名称作为列名创建 Dataframe

【英文标题】：Pandas create Dataframe with index name as column name

【发布时间】：2018-05-24 12:14:12

【问题描述】：

我有一个包含列名和数据的现有数据框。我想将 index.name 的数据框更改为列的名称。我对multi - indexing 感到困惑，我该怎么做？因为那时我需要将该数据框传递给to_sql 函数，该函数将索引视为表的列名。

目前对我来说dataframe.index 是RangeIndex(start=0, stop=1669, step=1)

而dataframe.index.name 是None

我做了如下：

dataframe.index.names = dataframe.columns
dataframe = dataframe.rename_axis(dataframe.columns)

它给了我Length of new names must be 1, got 67 的错误。 67 是我在数据框中的列数。

【问题讨论】：

对于 df.index 它正在打印 0...500 这是行数。我希望索引应该在列名和所有列上。

您可以添加一些示例吗？

为什么要贬低伙计们？

【参考方案1】：

这取决于MultiIndex 与否。

对于单个索引需要：

df.index.name = 'foo'
df = df.rename_axis('foo')

MultiIndex需要：

df.index.names = ('foo', 'bar')
df = df.rename_axis(('foo', 'bar'))

【讨论】：

@PiyushS.Wanare - 为什么需要这个？因为name 是标量，并且要添加许多列名，所以它不起作用。

为`***.com/questions/50503934/…`做这一切

嗯，没有数据很难知道，但有一个想法——某些列的名称是 NaN 吗？可以查吗？ print (pd.isnull(df.columns).sum()) ?

是的，有一些列是NaN

所以有问题，需要更换。有多个NaNs 列？