Dataframe数据怎么添加索引
时间: 2023-12-21 10:04:18 浏览: 32
你可以使用 `set_index()` 方法将一个或多个列设置为索引,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)
# Output:
# A B C
# 0 1 4 7
# 1 2 5 8
# 2 3 6 9
df = df.set_index('A') # 将 'A' 列设置为索引
print(df)
# Output:
# B C
# A
# 1 4 7
# 2 5 8
# 3 6 9
```
此外,你还可以使用 `reset_index()` 方法将已有的索引列转换为普通列,例如:
```python
df = df.reset_index() # 将 'A' 列转换为普通列
print(df)
# Output:
# A B C
# 0 1 4 7
# 1 2 5 8
# 2 3 6 9
```
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dataframe数据按索引遍历
可以使用iterrows()方法对DataFrame进行按索引遍历。该方法返回一个迭代器,它将每一行表示为一个元组,其中第一个元素是该行的索引,第二个元素是该行的Series对象。
示例代码如下:
```
import pandas as pd
# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]})
# 按索引遍历DataFrame
for index, row in df.iterrows():
print(index, row['Name'], row['Age'])
```
输出结果如下:
```
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
```
DataFrame数据该怎么索引
在DataFrame中,可以使用多种方式进行数据索引,包括:
1.通过列名进行索引:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'name': ['Amy', 'Bob', 'Cathy', 'Dave'], 'age': [20, 25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# 通过列名索引age列
print(df['age'])
```
输出:
```
0 20
1 25
2 30
3 35
Name: age, dtype: int64
```
2.通过loc和iloc进行索引:
- loc是基于标签进行索引
- iloc是基于位置进行索引
```python
# 通过行标签索引行数据
print(df.loc[1])
# 通过切片索引行数据
print(df.loc[1:3])
# 通过位置索引行数据
print(df.iloc[1])
```
输出:
```
name Bob
age 25
Name: 1, dtype: object
name age
1 Bob 25
2 Cathy 30
3 Dave 35
name Bob
age 25
Name: 1, dtype: object
```
3.通过布尔索引进行索引:
```python
# 创建布尔列表
bool_list = [True, False, True, False]
# 通过布尔索引筛选数据
print(df[bool_list])
```
输出:
```
name age
0 Amy 20
2 Cathy 30
```