python-Pandas DataFrame：测试是否设置了索引
内容导读
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内容图文
我有一个带有多个列的DataFrame,其中一列是datetime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datetime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)
我可以测试索引的类型是否为datetime,但是我真的想知道是否存在像df.is_index_set()这样的常规方法.有什么建议吗？
解决方法:
您不应测试index.name属性,因为并非在所有方案中都设置了该属性.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
因此,默认索引是pd.RangeIndex,如果您的索引是DatetimeIndex,则可以调用is_all_dates或与pd.DatetimeIndex进行比较
即使将索引设置为单调的int列,第一个方法也将处理：
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是一个Int64Index：
In[28]:
df.index
Out[28]: Int64Index([0, 1, 2, 3, 4], dtype='int64', name='a')
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python-Pandas DataFrame：测试是否设置了索引全部内容，希望文章能够帮你解决python-Pandas DataFrame：测试是否设置了索引所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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