熊猫（python）：如何将列添加到数据框以进行索引？答案

【问题标题】：Pandas (python): How to add column to dataframe for index?熊猫（python）：如何将列添加到数据框以进行索引？
【发布时间】：2012-08-23 12:21:53
【问题描述】：

我在数据框中的索引（有 30 行）的形式是：

Int64Index([171, 174,173, 172, 199..............
        ....175, 200])

索引不是严格递增的，因为数据框是 sort() 的输出。我想添加一个系列的列：

[1, 2, 3, 4, 5......................., 30]

我该怎么做呢？

【问题讨论】：

标签： python indexing dataframe pandas

【解决方案1】：

这个怎么样：

from pandas import *

idx = Int64Index([171, 174, 173])
df = DataFrame(index = idx, data =([1,2,3]))
print df

它给了我：

这是你要找的吗？

【讨论】：

差不多。所以，总而言之，我需要创建另一个包含行的排名/位置的数据框。然后，我需要加入这些。
是的，您可以使用 df.combine_first(df2) 将此 df 添加到现有数据帧中

【解决方案2】：

怎么样：

df['new_col'] = range(1, len(df) + 1)

或者，如果您希望索引为排名并将原始索引存储为列：

df = df.reset_index()

【讨论】：

这个答案让我走到了我想要的地方，因为我已经有了一个想要替换的索引。在这种情况下，您可以补充：df = df.reset_index(drop=True)
使用np.arange而不是原生range，比如df['new_col'] = np.arange(1, df.shape[0] + 1)应该加快运行时间，尤其是在处理大型数据集时。

【解决方案3】：

我在尝试做同样的事情时偶然发现了这个问题（我认为）。这是我的做法：

df['index_col'] = df.index

如果愿意，您可以对新的索引列进行排序。

【讨论】：

不，那将是未排序的。
更多动态df[df.index.name] = df.index

【解决方案4】：

这样做的方法是这样的：

重置索引：

df.reset_index(drop=True, inplace=True)

对索引进行排序：

df.sort_index(inplace=True)

从列设置新索引：

df.set_index('column_name', inplace=True)

从范围设置新索引：

df.index = range(1, 31, 1) #a range starting at one ending at 30 with a stepsize of 1.

根据列值对数据框进行排序：

df.sort_values(by='column_name', inplace=True)

重新分配变量也可以：

df=df.reset_index(drop=True)
df=df.sort_index()
df=df.set_index('column_name')
df.index = range(1, 31, 1) #a range starting at one ending at 30 with a stepsize of 1.
df=df.sort_values(by='column_name')

【讨论】：