Question

我有一个索引由两个部分组成的数据框：id和日期时间，格式为：（2345，Timestamp（'2009-10-21 17:00:00'））。该索引是使用以下命令创建的：

df=df.set_index(df['int'],append=True)

经过一些循环后，我想将索引分为两个单独的列： id （2345）和 datetime （2009-10-21 17:00： 00）。我知道我可以通过 reset_index（）然后通过应用一些与字符串单元格相关的功能来做到这一点，例如：

 df=df.reset_index()
 df['index'] = df['index'].astype('str') 
 df[['id','datetime']] = df['index'].str.split(',',expand=True)
 df['id'] = df['id'].str[1:].convert_objects(convert_numeric=True)

...等等。

是否有更简单的方法将索引分为 id 和 datetime ？

Answer 1

一种有效的方法是提取元组系列的NumPy数组表示形式，将其转换为列表列表，然后馈入pd.DataFrame构造函数中。然后，您可以加入原始数据框。

使用此方法，将保留数据类型。这是一个演示：

# set up dataframe
df = pd.DataFrame([[(2345, pd.Timestamp('2009-10-21 17:00:00')), 3],
                   [(2346, pd.Timestamp('2009-10-21 17:00:00')), 6]])
df = df.set_index(0)

# elevate of tuples to series
df = df.reset_index()

# split to list of lists, convert to dataframe and join
df = df.join(pd.DataFrame(df[0].values.tolist(), columns=['num', 'date']))\
       .drop(0, axis=1)

print(df)

   1   num                date
0  3  2345 2009-10-21 17:00:00
1  6  2346 2009-10-21 17:00:00

在熊猫中拆分元组

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