如何在熊猫数据框中交换索引和值

Question

我有一些数据，其中索引是一个阈值，值是 0 和 1 两个类别的 trns（真阴性率）。

我想为每个类获取与该 tnr 对应的阈值的 tnr 索引的数据框。本质上，我想要这个：

我可以通过以下方式实现这个效果：

pd.concat([pd.Series(data[0].index.values, index=data[0]), 
           pd.Series(data[1].index.values, index=data[1])], 
           axis=1)

或者，推广到任意数量的列：

def invert_dataframe(df): 
    return pd.concat([pd.Series(df[col].index.values, 
                     index=df[col]) for col in df.columns], 
                     axis=1)

但是，这似乎非常 hacky 并且容易出错。有没有更好的方法来做到这一点，是否有原生 Pandas 功能可以做到这一点？

Answer 1

您可以将stack 与pivot 一起使用：

data = pd.DataFrame({0:[10,20,31],10:[4,22,36],
                     1:[7,5,6]}, index=[2.1,1.07,2.13])

print (data)
      0   1   10
2.10  10   7   4
1.07  20   5  22
2.13  31   6  36

df = data.stack().reset_index()
df.columns = list('abc')
df = df.pivot(index='c', columns='b', values='a')
print (df)
b     0     1     10
c                   
4    NaN   NaN  2.10
5    NaN  1.07   NaN
6    NaN  2.13   NaN
7    NaN  2.10   NaN
10  2.10   NaN   NaN
20  1.07   NaN   NaN
22   NaN   NaN  1.07
31  2.13   NaN   NaN
36   NaN   NaN  2.13