行列间的转化与拼接
一、将index 和每一列的数值相互转化
- 将a列转为index列： set_index
- 将index 转为列a：
使用之前可以将index重命名：df.index.name = ‘aaa’
reset_index()
- 使用drop参数设置去掉原索引
reset_index(drop=True)
2. 重命名
（1）在构造变量的时候进行命名。
dt = pd.DataFrame(t1), index = ['], columns = [])
创造DataFrame：
a = pd.DataFrame(np.ones(2), index = [‘a1’, ‘a2’], columns = [‘bbb’])
b = pd.Series(np.ones(2), index = [‘a1’, ‘a2’])
（2） 对index的名称进行命名
方法一：
a.index.name = ‘aaa’
a.columns.name=’bbb’
方法二：
a.columns =a.columns.rename(“bbb”)
a.index =a.index.rename(“aaa”)
创造DataFrame： a = pd.DataFrame(np.ones(4))
（2）对特定的行列进行命名
方法一：
dataframe.rename(columns = {“old1”: “new1”, “old2″:”new2”}, inplace=True)
dataframe.rename(index={0: “x”, 1: “y”})
方法二：
DataFrame.index = [newName]
DataFrame.columns = [newName]
（3） 创造DataFrame， 并直接定义index，columns
pd.DataFrame(history_data.Data,index=history_data.Fields,columns=history_data.Times).T
（4） rename的高级用法：
DataFrame.rename（mapper = None，index = None，columns = None，axis = None，copy = True，inplace = False，level = None ）
其中dict可以进行简写
h = dict(zip(aaa.columns, aaa.index))
df = df.rename(columns=h)
position_stock_pct.rename(lambda x: x + ‘_pct’, axis=’columns’)
二、双重索引：矩阵的index与columns 重新排列相互转化
stack 与 unstack
columns转为index：
df
df1 = df.stack()
双index 拆分转为columns
df1. unstack()
设置双索引，并针对特定索引进行转化
df1 = df.set_index([‘trade_dt’,’s_info_windcode’ ])
df2 = df1.unstack(‘s_info_windcode’)
查看第一个索引：ind=rawdata2.index.levels[0]
将双轴进行相互转化/填充：swaplevel
stock_mv1.swaplevel(1, 0)
三、重新排列分类：用其中的数据定义index/columns
pivot
data_df.pivot(index=’userNum’, columns=’subjectCode’, values=’score’)
index: 可选参数。设置新dataframe的行索引，如果未指明，就用当前已存在的行索引。
columns：必选参数。用来设置作为新dataframe的列索引。
values：可选参数。在原dataframe中选中某一列/几列的值，使其在新dataframe的列里显示。如果不指定，则默认将原dataframe中所有的列都显示，这里需要注意：为了将所有的值都显示出来，就会出现多层行索引的情况。
四、对行、列重新排序
对列进行重新排序：
col_new = [‘泛消费’, ‘周期’, ‘地产基建’, ‘大制造’, ‘科技成长’, ‘金融’]
indus_pos_collect_ranked = indus_pos_collect.loc[:, col_new]
以行重新排序：
indus_pos_new = indus_pos_new.sort_index()
五、改变类别标签
df[‘grade’] = df[‘grade’].cat.set_categories([‘very bad’, ‘bad’, ‘medium’, ‘good’, ‘very good’])
df[‘grade’].cat.set_categories([‘very bad’, ‘bad’, ‘medium’, ‘good’, ‘very good’], inplace=True)
df = pd.DataFrame({“ohoh”:[1,2,3, 4], “haha”:[‘a’, ‘b’, ‘b’, ‘c’]})
将列转化为category类型
df[“hihi”] = df[“haha”].astype(“category”)
df[‘hihi’].cat.categories = [“very good”, “good”, “very bad”]
Original: https://blog.csdn.net/HaileeRPIJNU/article/details/125407412
Author: HaileeRPIJNU
Title: 【python4 之 列与行：index 和列相互转化stack unstack，行列重命名，改变类别标签 , 对行、列重新排序； 用数据定义index/columns pivot 】
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