Question

当使用DataFrame.set_index（'some_index'）设置索引时，我刚刚遇到了Pandas DataFrames的一个奇怪现象，该旧列也被删除了！这是一个示例：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],'year': [2012, 2014, 2013, 2014],'sale':[55, 40, 84, 31]})
df_mn=df.set_index('month')
>>> df_mn
       sale  year
month            
1        55  2012
4        40  2014
7        84  2013
10       31  2014

现在我将索引更改为年份：

df_mn.set_index('year')
      sale
year      
2012    55
2014    40
2013    84
2014    31

..，并且月份列已与索引一起删除。这很令人讨厌，因为我只想交换DataFrame索引。

是否有一种方法可以使之前作为索引的列不被删除？也许通过类似这样的方式：DataFrame.set_index（'new_index'，delete_previous_index = False）

谢谢您的建议

Answer 1

您可以执行以下操作

>>> df_mn.reset_index().set_index('year')
      month  sale
year             
2012      1    55
2014      4    40
2013      7    84
2014     10    31

Answer 2

否，在这种情况下，您必须保存上一列，如所示下方：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],'year': [2012, 2014, 2013, 2014],'sale':[55, 40, 84, 31]})
df_mn=df.set_index('month')
df_mn['month'] = df_mn.index #Save it as another column, and then run set_index with year column as value.
df_mn.set_index('year')

除了使用重复的数据帧df_mn之外，因此数据帧df保持不变，您可以再次使用它。另外，如果您未设置

将set_index的
inplace 参数设置为 True

即使您调用set_index（），df_mn也不会更改。

此外，像其他答案一样，您始终可以使用reset_index（）。

Answer 3

我发现获得前几列的解决方案是将drop = False设置为 dataframe.set_index（'some_column'，drop = False）。这不是一个完美的答案，但可以！

熊猫dataframe.set_index（）删除先前的索引和列

3 个答案: