Как сбросить множественный индекс в pandas 🔑✨

import pandas as pd

# Создание DataFrame с мультииндексом
data = {
    'Индекс1': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'Индекс2': [1, 2, 1, 2],
    'Значение': [10, 20, 30, 40]
}

df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['Индекс1', 'Индекс2'], inplace=True)

# Сброс мультииндекса
df_reset = df.reset_index()
    

Как сбросить мультииндекс в Pandas

Многие из нас, работая с данными в библиотеке Pandas, сталкиваются с проблемой мультииндекса. Мультииндекс позволяет нам организовать данные в более сложной структуре, но иногда возникает необходимость сбросить его и вернуться к обычному индексу. В этой статье мы рассмотрим различные способы сброса мультииндекса в Pandas.

1. Метод reset_index()

Один из самых простых способов сбросить мультииндекс в Pandas - использовать метод reset_index(). Этот метод преобразует все уровни мультииндекса в столбцы.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с мультииндексом
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8]},
                  index=pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x'), ('a', 'y'), ('b', 'x'), ('b', 'y')], names=['first', 'second']))

print("Исходный DataFrame:")
print(df)

# Сбрасываем мультииндекс
df_reset = df.reset_index()

print("DataFrame после сброса мультииндекса:")
print(df_reset)
    

В этом примере мы создаем DataFrame с мультииндексом и затем используем метод reset_index() для сброса мультииндекса. Результатом будет DataFrame, в котором все уровни мультииндекса преобразованы в столбцы.

2. Метод droplevel()

Если вы хотите сбросить только определенные уровни мультииндекса, вы можете воспользоваться методом droplevel(). Этот метод позволяет удалить один или несколько уровней мультииндекса.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с мультииндексом
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8]},
                  index=pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x'), ('a', 'y'), ('b', 'x'), ('b', 'y')], names=['first', 'second']))

print("Исходный DataFrame:")
print(df)

# Сбрасываем первый уровень мультииндекса
df_droplevel = df.droplevel('first')

print("DataFrame после сброса первого уровня мультииндекса:")
print(df_droplevel)
    

В этом примере мы использовали метод droplevel() для сброса первого уровня мультииндекса. Результатом будет DataFrame без первого уровня мультииндекса.

3. Использование метода set_index()

Если вам нужно сбросить мультииндекс и вернуться к обычному индексу, вы можете использовать метод set_index(). Этот метод позволяет задать новый индекс для DataFrame.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с мультииндексом
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8]},
                  index=pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x'), ('a', 'y'), ('b', 'x'), ('b', 'y')], names=['first', 'second']))

print("Исходный DataFrame:")
print(df)

# Сбрасываем мультииндекс и устанавливаем новый индекс
df_setindex = df.reset_index().set_index('first')

print("DataFrame после сброса мультииндекса и установки нового индекса:")
print(df_setindex)
    

В этом примере мы использовали метод set_index() для сброса мультииндекса и установки нового индекса. Результатом будет DataFrame с новым индексом.

4. Метод stack() и unstack()

Если ваш мультииндекс имеет несколько уровней и вы хотите преобразовать его в единичный индекс, вы можете использовать методы stack() и unstack().

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с мультииндексом
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8]},
                  index=pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x'), ('a', 'y'), ('b', 'x'), ('b', 'y')], names=['first', 'second']))

print("Исходный DataFrame:")
print(df)

# Преобразуем мультииндекс в единичный индекс
df_stack = df.stack()

print("DataFrame с единичным индексом:")
print(df_stack)

# Преобразуем единичный индекс обратно в мультииндекс
df_unstack = df_stack.unstack()

print("DataFrame с мультииндексом после обратного преобразования:")
print(df_unstack)
    

В этом примере мы сначала использовали метод stack() для преобразования мультииндекса в единичный индекс, а затем использовали метод unstack() для обратного преобразования единичного индекса в мультииндекс.

5. Использование метода reset_index() с параметром drop=True

Если вы хотите сбросить мультииндекс и полностью удалить все уровни индекса, вы можете использовать метод reset_index() с параметром drop=True.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с мультииндексом
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8]},
                  index=pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x'), ('a', 'y'), ('b', 'x'), ('b', 'y')], names=['first', 'second']))

print("Исходный DataFrame:")
print(df)

# Сбрасываем мультииндекс и полностью удаляем уровни индекса
df_drop = df.reset_index(drop=True)

print("DataFrame после сброса мультииндекса и удаления уровней индекса:")
print(df_drop)
    

В этом примере мы использовали метод reset_index() с параметром drop=True для сброса мультииндекса и полного удаления всех уровней индекса. Результатом будет DataFrame без индексов.

Выводы

В этой статье мы рассмотрели различные способы сброса мультииндекса в Pandas. Мы изучили методы reset_index(), droplevel(), set_index(), stack() и unstack(), а также использование параметра drop=True с методом reset_index(). Теперь у вас есть несколько методов, с помощью которых вы можете сбросить мультииндекс и вернуться к обычному индексу в Pandas.