本文主要介绍了在实际项目中%ign%ignore_a_1%re_a_1%监控系统中对采集的质量监控数据进行实时预警的相关操作，具体讨论了如何在dataframe中进行行索引与常规列的互换操作。以下是详细的步骤和示例：
Part 1：构建一个DataFrame
一个DataFrame可以视为一个二维表格，具有行标题和列标题，且这些标题可能有多级。我们通过字典构建一个DataFrame，并通过
index
参数指定行名称，同时为行索引指定名称
ts
。
import pandas as pddict1 = {"a": [1, 3, 5, 6], "b": [11, 12, 15, 16], "c": [22, 27, 29, 30], "d": [82, 87, 89, 80]}df = pd.DataFrame(dict1, index=["x", "y", "z", "q"])df.index.name = "ts" # 指定行索引列名称print("df= n", df, "n")
运行结果：
Part 2：将索引变成列
使用
reset_index
方法可以将索引转换为常规列。通过设置
inplace
参数，可以决定是否在原变量上执行操作。原索引变成常规列后，DataFrame会自动生成一个新的默认索引。
df.reset_index("ts", inplace=False)print("未替换：n", df, "n")df.reset_index("ts", inplace=True)print("替换：n", df, "n")
运行结果：
Part 3：将列变成索引
使用
set_index
方法可以将常规列转换为索引。同样，通过设置
inplace
参数，可以决定是否在原变量上执行操作。执行该操作后，原索引会消失。
df.set_index("a", inplace=True)print(df)
运行结果：
以上就是【项目实战】自监控-10-DataFrame索引操作（中篇）的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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