Python 如何在dataframe中取出列索引名

如何删除上面数据框中的日期索引名？它应该与其他列名在同一行中，但它不是导致问题的列名

---

谢谢

简短回答：你不能，也不清楚为什么这会“造成问题”。“日期”名称用于命名数据框的索引，它不同于任何列。它是用这个偏移量打印出来的，这样你就不会把它和框架的一列混淆了。您不会使用

DataFrame['date']

按如下方式分割日期：

                     Open     High    Low    Close   Volume      Adj Close
Date                        
1990-01-02 00:00:00  35.25   37.50   35.00   37.25   6555600     8.70
1990-01-03 00:00:00  38.00   38.00   37.50   37.50   7444400     8.76
1990-01-04 00:00:00  38.25   38.75   37.25   37.63   7928800     8.79
1990-01-05 00:00:00  37.75   38.25   37.00   37.75   4406400     8.82
1990-01-08 00:00:00  37.50   38.00   37.00   38.00   3643200     8.88

在此之后，您可以简单地更改索引的名称，以便不打印任何内容：

>>> dfrm['Date'] = dfrm.index

>>> dfrm
                   A         B         C        Date
Date                                                
2012-06-01  0.283724  0.863012  0.798891  2012-06-01
2012-06-02  0.097231  0.277564  0.872306  2012-06-02
2012-06-03  0.821461  0.499485  0.126441  2012-06-03
2012-06-04  0.887782  0.389486  0.374118  2012-06-04
2012-06-05  0.248065  0.032287  0.850939  2012-06-05
2012-06-06  0.101917  0.121171  0.577643  2012-06-06
2012-06-07  0.225278  0.161301  0.708996  2012-06-07
2012-06-08  0.906042  0.828814  0.247564  2012-06-08
2012-06-09  0.733363  0.924076  0.393353  2012-06-09
2012-06-10  0.273837  0.318013  0.754807  2012-06-10

这似乎有点过分了。另一种选择是在将日期添加为列后，将索引更改为整数或其他内容：

>>> dfrm.reindex(pandas.Series(dfrm.index.values, name=''))
                   A         B         C        Date

2012-06-01  0.283724  0.863012  0.798891  2012-06-01
2012-06-02  0.097231  0.277564  0.872306  2012-06-02
2012-06-03  0.821461  0.499485  0.126441  2012-06-03
2012-06-04  0.887782  0.389486  0.374118  2012-06-04
2012-06-05  0.248065  0.032287  0.850939  2012-06-05
2012-06-06  0.101917  0.121171  0.577643  2012-06-06
2012-06-07  0.225278  0.161301  0.708996  2012-06-07
2012-06-08  0.906042  0.828814  0.247564  2012-06-08
2012-06-09  0.733363  0.924076  0.393353  2012-06-09
2012-06-10  0.273837  0.318013  0.754807  2012-06-10

或者，如果已经手动将索引移动到列中，则只需

>>> dfrm.reset_index()

或者，如果您关心列的显示顺序，请执行以下操作：

>>> dfrm.index = range(len(dfrm))

>>> dfrm
          A         B         C        Date
0  0.283724  0.863012  0.798891  2012-06-01
1  0.097231  0.277564  0.872306  2012-06-02
2  0.821461  0.499485  0.126441  2012-06-03
3  0.887782  0.389486  0.374118  2012-06-04
4  0.248065  0.032287  0.850939  2012-06-05
5  0.101917  0.121171  0.577643  2012-06-06
6  0.225278  0.161301  0.708996  2012-06-07
7  0.906042  0.828814  0.247564  2012-06-08
8  0.733363  0.924076  0.393353  2012-06-09
9  0.273837  0.318013  0.754807  2012-06-10

已添加

下面是一些有用的函数，可以包含在iPython配置脚本中（以便在启动时加载它们），或者放在使用Python时可以轻松加载的模块中

>>> dfrm.ix[:,[-1]+range(len(dfrm.columns)-1)]
         Date         A         B         C
0  2012-06-01  0.283724  0.863012  0.798891
1  2012-06-02  0.097231  0.277564  0.872306
2  2012-06-03  0.821461  0.499485  0.126441
3  2012-06-04  0.887782  0.389486  0.374118
4  2012-06-05  0.248065  0.032287  0.850939
5  2012-06-06  0.101917  0.121171  0.577643
6  2012-06-07  0.225278  0.161301  0.708996
7  2012-06-08  0.906042  0.828814  0.247564
8  2012-06-09  0.733363  0.924076  0.393353
9  2012-06-10  0.273837  0.318013  0.754807

我还在下面制作了一个类来保存一些普通股的数据：

###########
# Imports #
###########
import pandas
import datetime
import numpy as np
from dateutil import relativedelta
from pandas.io import data as pdata


############################################
# Functions to retrieve Yahoo finance data #
############################################

# Utility to get generic stock symbol data from Yahoo finance.
# Starts two days prior to present (or most recent business day)
# and goes back a specified number of days.
def getStockSymbolData(sym_list, end_date=datetime.date.today()+relativedelta.relativedelta(days=-1), num_dates = 30):

    dReader = pdata.DataReader
    start_date = end_date + relativedelta.relativedelta(days=-num_dates)
    return dict( (sym, dReader(sym, "yahoo", start=start_date, end=end_date)) for sym in sym_list )                     
###

# Utility function to get some AAPL data when needed
# for testing.
def getAAPL(end_date=datetime.date.today()+relativedelta.relativedelta(days=-1), num_dates = 30):

    dReader = pdata.DataReader
    return getStockSymbolData(['AAPL'], end_date=end_date, num_dates=num_dates)
###

---

尝试使用

reset\u index

方法，将数据帧的索引移动到列中（我想这是您想要的）。

非常感谢，我正在使用循环从yahoo finance加载数据，当我尝试df=DataFrame（data1）时，它给我一个错误，说我必须传递一个索引错误：ValueError:如果使用所有标量值，则必须通过索引“。循环使用DataReader获取数据，并将其放入名为data1的dict中。是的，我编写了一些实用程序函数，可以直接使用我的IPython配置脚本加载，其中许多函数对于通过Pandas快速获取Yahoo数据、将其放入数据帧以及计算原始价格数据的二次统计信息非常有用。不幸的是，它正在工作，但我可以稍后添加helper函数。这正是我想要做的。听起来不错，我怎么能在它完成后再查看呢？我将发布一条评论，这样它就应该在左侧放置一个红色通知交易。如果已经过了几天，我已经忘记了，你也可以发表评论。

###########
# Imports #
###########
import pandas
import datetime
import numpy as np
from dateutil import relativedelta
from pandas.io import data as pdata


############################################
# Functions to retrieve Yahoo finance data #
############################################

# Utility to get generic stock symbol data from Yahoo finance.
# Starts two days prior to present (or most recent business day)
# and goes back a specified number of days.
def getStockSymbolData(sym_list, end_date=datetime.date.today()+relativedelta.relativedelta(days=-1), num_dates = 30):

    dReader = pdata.DataReader
    start_date = end_date + relativedelta.relativedelta(days=-num_dates)
    return dict( (sym, dReader(sym, "yahoo", start=start_date, end=end_date)) for sym in sym_list )                     
###

# Utility function to get some AAPL data when needed
# for testing.
def getAAPL(end_date=datetime.date.today()+relativedelta.relativedelta(days=-1), num_dates = 30):

    dReader = pdata.DataReader
    return getStockSymbolData(['AAPL'], end_date=end_date, num_dates=num_dates)
###

#####
# Define a 'Stock' class that can hold simple info
# about a security, like SEDOL and CUSIP info. This
# is mainly for debugging things and quickly getting
# info for a single security.
class MyStock():

    def __init__(self, ticker='None', sedol='None', country='None'):
        self.ticker = ticker
        self.sedol=sedol
        self.country = country
    ###


    def getData(self, end_date=datetime.date.today()+relativedelta.relativedelta(days=-1), num_dates = 30):
        return pandas.DataFrame(getStockSymbolData([self.ticker], end_date=end_date, num_dates=num_dates)[self.ticker])
    ###


#####
# Make some default stock objects for common stocks.
AAPL = MyStock(ticker='AAPL', sedol='03783310', country='US')
SAP  = MyStock(ticker='SAP',  sedol='484628',   country='DE')