Python|熊猫 MultiIndex.to_frame()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas MultiIndex.to_frame()函数创建一个 DataFrame，其中 MultiIndex 的级别作为列。

Syntax: MultiIndex.to_frame(index=True)

Parameters :
index : Set the index of the returned DataFrame as the original MultiIndex.

Returns : DataFrame : a DataFrame containing the original MultiIndex data.

示例 #1：使用MultiIndex.to_frame()函数构建一个数据帧，使用 MultiIndex 级别作为列和索引。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_tuples([(10, 'Ten'), (10, 'Twenty'), 
                                  (20, 'Ten'), (20, 'Twenty')], 
                                        names =['Num', 'Char'])
  
# Print the MultiIndex
print(midx)

输出 ：

现在让我们从 MultiIndex 构建数据框。

# Construct the DataFrame
midx.to_frame(index = True)

输出 ：

正如我们在输出中看到的，该函数使用 MultiIndex 构造了 Dataframe。请注意，数据帧的索引是使用 MultiIndex 的级别构建的。示例 #2：使用MultiIndex.to_frame()函数使用 MultiIndex 构造 DataFrame。不要使用 MultiIndex 级别来构建 Dataframe 的索引。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the MultiIndex
midx = pd.MultiIndex.from_tuples([(10, 'Ten'), (10, 'Twenty'),  
                                  (20, 'Ten'), (20, 'Twenty')], 
                                        names =['Num', 'Char'])
  
# Print the MultiIndex
print(midx)

输出 ：

现在让我们使用midx MultiIndex创建一个数据框。

# Create Dataframe with new index values.
midx.to_frame(index = False)

输出 ：

正如我们在输出中看到的，该函数返回了一个具有不同索引值的 DataFrame。