python - Pandas 重新索引数据框问题

Question

假设我有以下数据框，

         A       B
0  1986-87  232131
1  1987-88  564564
2  1988-89  123125
               ...

等等。

我正在尝试使用 <myFrame>.set_index('A') 重新编制索引，以便我得到

                B
  1986-87  232131
  1987-88  564564
  1988-89  123125

但我一直得到这个:

               B
       A       
 1986-87  232131
 1987-88  564564
 1988-89  123125

这很烦人，因为我尝试了其他重建索引的方法。我不确定 A 实际上代表什么，因为它没有出现在 <myFrame>.columns 或 <myFrame>.index 中，做 <myFrame>['B'][0] 给了我 232131 ，那么这个重新索引的数据框中的 A 是什么，我如何从头开始正确索引或摆脱这个奇怪的 A 在不正确的 reindex 数据框中。

Answer 1

您需要重置索引的名称/名称属性:

df.index.names = [None]

例子:

In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B']).set_index('A')

In [12]: df
Out[12]: 
   B
A   
1  2
3  4

In [13]: df.index.names = [None]

In [14]: df
Out[14]: 
   B
1  2
3  4

名称描述了索引，并为索引赋予了一些含义，还区分了索引中的不同级别(在 MultiIndex 中)。

正如@DSM 指出的那样，这样做后果自负，如果您想重置索引，这会丢失信息:

In [15]: df.reset_index() # col_fill=['A', 'B'])
Out[15]: 
   index  B
0      1  2
1      3  4

但是，您可以手动 col_fill 名称:

In [16]: df.reset_index(col_fill=['A'])
Out[16]: 
   A  B
0  1  2
1  3  4