Question

我有df：

>>> df
                   sales     cash
STK_ID RPT_Date                  
000568 20120930   80.093   57.488
000596 20120930   32.585   26.177
000799 20120930   14.784    8.157

并希望将第一行的索引值从('000568','20120930')更改为('000999','20121231')。最终结果将是：

>>> df
                   sales     cash
STK_ID RPT_Date                  
000999 20121231   80.093   57.488
000596 20120930   32.585   26.177
000799 20120930   14.784    8.157

如何实现这一目标？

Answer 1

使用此设置：

import pandas as pd
import io

text = '''\
STK_ID RPT_Date sales cash
000568 20120930 80.093 57.488
000596 20120930 32.585 26.177
000799 20120930 14.784 8.157
'''

df = pd.read_csv(io.BytesIO(text), delimiter = ' ', 
                 converters = {0:str})
df.set_index(['STK_ID','RPT_Date'], inplace = True)

可以将索引df.index重新分配给新的MultiIndex，如下所示：

index = df.index
names = index.names
index = [('000999','20121231')] + df.index.tolist()[1:]
df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(index, names = names)
print(df)
#                   sales    cash
# STK_ID RPT_Date                
# 000999 20121231  80.093  57.488
# 000596 20120930  32.585  26.177
# 000799 20120930  14.784   8.157

或者，可以将索引制成列，然后可以重新分配列中的值，然后将列返回到索引：

df.reset_index(inplace = True)
df.ix[0, ['STK_ID', 'RPT_Date']] = ('000999','20121231')
df = df.set_index(['STK_ID','RPT_Date'])
print(df)

#                   sales    cash
# STK_ID RPT_Date                
# 000999 20121231  80.093  57.488
# 000596 20120930  32.585  26.177
# 000799 20120930  14.784   8.157

使用IPython进行基准测试%timeit建议重新分配索引（上面的第一个方法）明显快于重置索引，修改列值，然后再次设置索引（上面的第二种方法）：

In [2]: %timeit reassign_index(df)
10000 loops, best of 3: 158 us per loop

In [3]: %timeit reassign_columns(df)
1000 loops, best of 3: 843 us per loop

如何更改Pandas数据帧索引值？

1 个答案: