Pandas 设定索引

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Pandasset index()用于将List,Series或DataFrame设置为dataframe的索引。无涯教程可以在制作dataframe时设置索引列。但是有时一个数据帧是由两个或多个数据帧组成的,然后可以使用此方法更改索引。

语法

DataFrame.set_index(self, keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

参数

  • keys                           -  是指类似标签或数组的标签或标签/数组的列表。
  • drop                           返回布尔值,默认值为True。用于删除要用作新索引的列。
  • append                      -  返回布尔值,默认值为False。
  • inplace                       返回布尔值,默认值为False。它用于在适当位置修改DataFrame。不需要创建一个新对象。
  • verify_integrity     - 返回布尔值,默认值为False。

返回

它将行标签更改为输出。

范例1:

本示例说明如何设置索引:

import pandas as pd
info = pd.DataFrame({'Name': ['William', 'Phill', 'Parker', 'Learnfk'],
'Age': [32, 38, 41, 36],
'id': [105, 132, 134, 127]})
info

输出:

	Name	Age	id
0	William	32	105
1	Phill	38	132
2	Parker	41	134
3	Learnfk	36	127

现在,无涯教程必须设置索引以创建"month"列:

info.set_index('month')

输出:

         Age  id
Name		
William  32  105
Phill    38  132
Parker   41  134
Learnfk    36  127

范例2:

使用"Age"和"Name"列创建MultiIndex:

info.set_index(['Age', 'Name'])

输出:

	Name	id
Age		
32	William	105
38	Phill	132
41	Parker	134
36	Learnfk	127

范例3:

它使用索引和列创建一个MultiIndex:

info.set_index([pd.Index([1, 2, 3, 4]), 'Name'])

输出:

		Age	id
	Name		
1	William	32	105
2	Phill	38	132
3	Parker	41	134
4	Learnfk	36	127

范例4:

使用两个Series创建一个MultiIndex:

链接:https://www.learnfk.comhttps://www.learnfk.com/pandas/pandas-set-index.html

来源:LearnFk无涯教程网

a = pd.Series([1, 2, 3, 4])
info.set_index([a, a**2])

输出:

		Name	Age	id
1	1	William	32	105
2	4	Phill	38	132
3	9	Parker	41	134
4	16	Learnfk	36	127

祝学习愉快!(内容编辑有误?请选中要编辑内容 -> 右键 -> 修改 -> 提交!)

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