SQLで作成したテーブルと、pythonでpandasのdataframeを行き来する場合、
pandasのindexが登場するとどうも頭がこんがらがってしまう性格なので(滝汗)、
indexの生成、indexの内容をカラムに持たせる部分のメモ。
まずは簡単なdataframeを作ってみる(準備)
import pandas as pd
df = \
pd.DataFrame({ 'date' : ['2017-12-14','2017-12-15','2017-12-16'],
'symbol' : ["A","B","C"],
'number' : [1,2,3]})
すると、
>>> df
date number symbol
0 2017-12-14 1 A
1 2017-12-15 2 B
2 2017-12-16 3 C
>>> df.index
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
>>> df.columns
Index([u'date', u'number', u'symbol'], dtype='object')
という感じですね。
カラム内容をindexに持たせる
set_index()の引数に、indexに持たせるカラムを指定します。
## "date"カラムの内容をindexに指定
df1 = df.set_index("date")
>>> df1
number symbol
date
2017-12-14 1 A
2017-12-15 2 B
2017-12-16 3 C
>>> df1.index
Index([u'2017-12-14', u'2017-12-15', u'2017-12-16'], dtype='object', name=u'date')
>>> df1.columns
Index([u'number', u'symbol'], dtype='object')
indexの内容をカラムに持たせる
reset_index()メソッドで、indexの内容をカラムに戻します。
df2 = df1.reset_index()
>>> df2
date number symbol
0 2017-12-14 1 A
1 2017-12-15 2 B
2 2017-12-16 3 C
>>> df2.index
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
>>> df2.columns
Index([u'date', u'number', u'symbol'], dtype='object')
今回の例で言えば、dfとdf2の内容は同じですかね。