我有一个包含多列的 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 datetime 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？
最佳答案
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
所以默认索引是一个 pd.RangeIndex，如果你的索引是一个 DatetimeIndex 你可以调用 is_all_dates 或与 pd.DatetimeIndex
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
这里的索引dtype是一个Int64Index:
In[28]:
df.index
Out[28]: Int64Index([0, 1, 2, 3, 4], dtype='int64', name='a')
关于python - Pandas 数据帧 : test if index name is set，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47649776/