Pandas DataFrame：测试是否设置了索引名称答案

【问题标题】：Pandas DataFrame: test if index name is setPandas DataFrame：测试是否设置了索引名称
【发布时间】：2018-05-18 21:17:45
【问题描述】：

我有一个包含多列的 DataFrame，其中一列是日期时间类型。有时此列通过 df.set_index(...) 用作索引。

在其他情况下，我需要重置该索引以保留日期时间列。现在我正在寻找一种方法来检查数据框是否具有默认索引。我试过了，但这并不适用于所有情况：

if df.index.name is not None:
    df.reset_index(inplace=True)

我可以测试索引是否为日期时间类型，但我真的想知道是否有像 df.is_index_set() 这样的通用方法。有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime dataframe

【解决方案1】：

您不应测试index.name 属性，因为它并非在所有情况下都设置。您可以进行以下测试：

In[13]:

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), columns=list('abc'))
type(df.index) == pd.RangeIndex

Out[13]: True

In[14]:    
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), columns=list('abc'), index=pd.date_range(dt.datetime(2017,1,1), periods=5))
df.index.is_all_dates

Out[14]: True

所以默认索引是pd.RangeIndex，如果你的索引是DatetimeIndex，你可以直接调用is_all_dates或者与pd.DatetimeIndex比较

即使您将索引设置为单调的 int 列，第一种方法也会处理：

In[27]:
df = pd.DataFrame({'a':[0,1,2,3,4], 'b':35,'c':np.random.randn(5)})
df = df.set_index('a')
type(df.index) == pd.RangeIndex

Out[27]: False

索引dtype这里是Int64Index：

In[28]:
df.index

Out[28]: Int64Index([0, 1, 2, 3, 4], dtype='int64', name='a')

【讨论】：