如何控制两次从pandas df.reset_index() 获得的索引的标题标题

Question

我在我的代码中做了两次df.reset_index()。第一次重置为我提供了标题中带有“索引”的新列。我可以更改吗？

aaa = df.reset_index().melt(['prot', iso_head,'index'], mz_header)

           prot    isoab0  index   variable       value
39   ALBU_HUMAN  0.508396     39  [M+2H+]2+  593.284410
669  ALBU_HUMAN  0.508396     39  [M+3H+]3+  395.858700
670  ALBU_HUMAN  0.504033     40  [M+3H+]3+  399.201120

因为当我在第二轮（.dropna() 之后）执行df.reset_index() 时，第一列的实际索引更改为'level_0' 列。 'index' 列仍然如上所示。新的重置索引列位于第一列。这非常令人困惑。为什么这次.reset_index() 不像第一轮那样给我标题为“索引”的新列？管理许多索引列的好方法是什么？丢掉一些好不好？

aaa = aaa.dropna().sort_values('index')
aaa = aaa.reset_index()

    level_0        prot    isoab0  index   variable       value
50       39  ALBU_HUMAN  0.508396     39  [M+2H+]2+  593.284410
51      669  ALBU_HUMAN  0.508396     39  [M+3H+]3+  395.858700
52      670  ALBU_HUMAN  0.504033     40  [M+3H+]3+  399.201120

Answer 1

那是因为你已经有一个名为 index 的列，如果你想要一个替代名称，你可以在重新索引之前使用 rename_axis，即

df.rename_axis('INDEX').reset_index()

还使用 .name 设置索引名称，即（感谢@coldspeed）：

df.index.name = 'INDEX'
df.reset_index()

   INDEX        prot    isoab0  index   variable      value
0     39  ALBU_HUMAN  0.508396     39  [M+2H+]2+  593.28441
1    669  ALBU_HUMAN  0.508396     39  [M+3H+]3+  395.85870
2    670  ALBU_HUMAN  0.504033     40  [M+3H+]3+  399.20112