Pandas: Ajout d'une nouvelle colonne à dataframe qui est une copie de la colonne d'index

J'ai un dataframe qui je veux tracer avec matplotlib, mais l'indice de colonne est le temps et je ne peut pas tracer.

C'est le dataframe (df3):

mais quand j'ai essayer le suivant:

plt.plot(df3['magnetic_mag mean'], df3['YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS'], label='FDI')

J'obtiens une erreur, évidemment:

KeyError: 'YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS'

Donc ce que je veux faire est d'ajouter une nouvelle colonne à mon dataframe (nommé) qui est juste une copie de la colonne d'index.

Comment puis-je le faire?

C'est l'ensemble du code:

#Importing the csv file into df
df = pd.read_csv('university2.csv', sep=";", skiprows=1)

#Changing datetime
df['YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS'] = pd.to_datetime(df['YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS'], 
                                               format='%Y-%m-%d %H:%M:%S:%f')

#Set index from column
df = df.set_index('YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS')

#Add Magnetic Magnitude Column
df['magnetic_mag'] = np.sqrt(df['MAGNETIC FIELD X (μT)']**2 + df['MAGNETIC FIELD Y (μT)']**2 + df['MAGNETIC FIELD Z (μT)']**2)

#Subtract Earth's Average Magnetic Field from 'magnetic_mag'
df['magnetic_mag'] = df['magnetic_mag'] - 30

#Copy interesting values
df2 = df[[ 'ATMOSPHERIC PRESSURE (hPa)',
          'TEMPERATURE (C)', 'magnetic_mag']].copy()

#Hourly Average and Standard Deviation for interesting values 
df3 = df2.resample('H').agg(['mean','std'])
df3.columns = [' '.join(col) for col in df3.columns]

df3.reset_index()
plt.plot(df3['magnetic_mag mean'], df3['YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS'], label='FDI')

Merci!!!!!

Super, il est possible d'ajouter 5-6 lignes de university2.csv?

OriginalL'auteur ValientProcess | 2016-04-29

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Je pense que vous avez besoin reset_index.
```
df3.reset_index(inplace=True)
```
Ou:
```
df3 = df3.reset_index()
```
Mais si vous avez besoin d'une nouvelle colonne, utilisez:
```
df3['new'] = df3.index
```
Je pense que vous pouvez read_csv mieux:
```
df = pd.read_csv('university2.csv', 
                 sep=";", 
                 skiprows=1,
                 index_col='YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS',
                 parse_dates='YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS') #if doesnt work, use pd.to_datetime
```
Et puis omettre:
```
#Changing datetime
df['YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS'] = pd.to_datetime(df['YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS'], 
                                               format='%Y-%m-%d %H:%M:%S:%f')
#Set index from column
df = df.set_index('YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS')
```
J'ai essayé : df3.reset_index() et puis plt.l'intrigue(df3['magnetic_mag moyenne'], df3['AAAA-MO-DD HH-MI-SS_SSS'], label='IDE') - Toujours la même erreur.
hmmm, je pense que cela peut être de la faute de frappe - essayez print df.columns.tolist() et copier exactement les noms de colonne (peut-être dans YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS est de la faute de frappe)
étrange, quand je l'ai fait, j'ai eu les colonnes sans le temps: ['PRESSION ATMOSPHÉRIQUE (hPa) moyenne', 'la PRESSION ATMOSPHÉRIQUE (hPa) std', 'TEMPÉRATURE (C) moyenne', 'TEMPÉRATURE (C) std', 'magnetic_mag moyenne', 'magnetic_mag std']
Vous avez besoin d'appeler print df.columns.tolist() après df = df.reset_index()
J'ai des erreurs avec l'analyse des dates. Le code de travail - je veux juste ajouter une autre colonne qui est une copie de l'index, pour tracer les fins. Il n'y a pas de moyen simple de faire cela ? 🙁

OriginalL'auteur jezrael

Vous pouvez accéder directement à l'index et de l'obtenir tracées, voici un exemple:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))

#Get index in horizontal axis
plt.plot(df.index, df[0])
plt.show()

Pandas: Ajout d'une nouvelle colonne à dataframe qui est une copie de la colonne d'index

 #Get index in vertiacal axis
 plt.plot(df[0], df.index)
 plt.show()

Pandas: Ajout d'une nouvelle colonne à dataframe qui est une copie de la colonne d'index

OriginalL'auteur Abbas

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