Pandas DataFrame：インデックスが設定されているかどうかのテスト

Question

複数の列があり、datetime型のDataFrameがあります。場合によっては、この列はインデックスとしてdf.set_index（...）経由で使用されます。

日時の列を保持するために、そのインデックスをリセットする必要があります。今、データフレームにデフォルトのインデックスがあるかどうかをチェックする方法を探しています。私はこれを試してみましたが、これはすべてのケースのために働いていません：インデックスはdatetime型のものであれば

if df.index.name is not None: 
    df.reset_index(inplace=True) 

は、私がテストすることができますが、df.is_index_set（）のような一般的な方法があれば、私は本当に不思議。どんな勧告？

Answer 1

index.name属性はすべてのシナリオで設定されていないためテストしないでください。あなたは、次のテストを行うことができます。

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 

あなたのインデックスはあなただけの第1の方法は、あなたが設定されていても処理するis_all_datesを呼び出すかpd.DatetimeIndex

と比較することができますDatetimeIndexであれば、デフォルトのインデックスは、pd.RangeIndexです単調であるint型の列のインデックス：

：ここ

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 

インデックスdtypeはInt64Indexです

In[28]: 
df.index 

Out[28]: Int64Index([0, 1, 2, 3, 4], dtype='int64', name='a')