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Pandas设置索引用法介绍

PythonIT知识设置索引

Pandasset index()用于将List, Series或DataFrame设置为数据框的索引。我们可以在制作数据框时设置索引列。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。
句法：

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

参数：
  • 键：指类似标签或数组的标签或标签/数组的列表
它可以是单个列键, 与调用DataFrame长度相同的单个数组, 也可以是包含列键和数组的任意组合的列表。
  • drop：返回布尔值, 默认值为True。用于删除将用作新索引的列。
  • append：返回布尔值, 默认值为False。
它检查是否将列附加到现有索引。
  • inplace：返回布尔值, 默认值为False。
【Pandas设置索引用法介绍】它用于在适当位置修改DataFrame。我们不需要创建一个新对象。
  • verify_integrity：返回布尔值, 默认值为False。
它检查新索引中是否有重复值。否则, 它将推迟检查直到必要。它还将其设置为False, 这将改善此方法的性能。
返回值：
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 pdinfo = pd.DataFrame({'Name': ['William', 'Phill', 'Parker', 'Smith'], 'Age': [32, 38, 41, 36], 'id': [105, 132, 134, 127]})info

输出
Name Age id0 William 32 1051 Phill 38 1322 Parker 41 1343 Smith 36 127

现在, 我们必须设置索引以创建” 月” 列：
info.set_index('month')

输出
AgeidNameWilliam32105Phill38132Parker41134Smith36127

范例2：
使用” 年龄” 和” 名称” 列创建MultiIndex：
info.set_index(['Age', 'Name'])

输出
Name idAge32 William 10538 Phill 13241 Parker 13436 Smith 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 Name1 William 32 1052 Phill 38 1323 Parker 41 1344 Smith 36 127

示例4：
使用两个系列创建一个MultiIndex：
a = pd.Series([1, 2, 3, 4])info.set_index([a, a**2])

输出
Name Age id1 1 William 32 1052 4 Phill 38 1323 9 Parker 41 1344 16 Smith 36 127

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