dataframe_target = dataframe_target.append(dataframe_ori_new) 如何改变index

在Python的pandas库中，当你想改变DataFrame `dataframe_target` 的索引时，可以使用 `set_index()` 函数来指定新的索引。假设你已经有了一个新的索引列名，比如 `new_index_column`，你可以这样做：

# 假设dataframe_target已经包含了原数据（dataframe_ori_new）
dataframe_target = dataframe_target.set_index('new_index_column')

# 如果你想基于当前数据的一部分创建新索引，例如按某个列值重新索引
# 可以先通过 drop 或者 reset_index 清除原有索引，然后再设置新的索引
dataframe_temp = dataframe_target.drop('old_index_column', axis=1)
dataframe_temp.reset_index(inplace=True)
dataframe_target = dataframe_temp.set_index('new_index_column')

这里 `axis=1` 指定对列操作，`inplace=True` 表示在原始数据框上直接修改，不返回新对象。

请注意，如果你尝试设置的新索引中有重复值，`set_index()` 会抛出错误。所以在实际操作之前，可能需要对新索引进行一些预处理，如去除重复值或添加唯一标识。

相关问题

dataframe_target = dataframe_target.append(dataframe_ori_new,index)

当你想要将一个新的`dataframe`（`dataframe_ori_new`）追加到现有的`dataframe`（`dataframe_target`）时，可以使用`append()`函数[^1]。这个函数允许你在不指定索引的情况下添加新行，`ignore_index=True`参数会自动为新行创建唯一的索引。

以下是如何操作的示例：

# 假设我们有原始的数据帧
dataframe_target = pd.DataFrame(columns=[], index=[])

# 新的数据框要追加
dataframe_ori_new = pd.DataFrame(
    {
        "x": 1,
        "y": 2,
        # 这里还可以添加更多的列和行
    },
    columns=["x", "y"]
)

# 使用append方法追加新数据
dataframe_target = dataframe_target.append(dataframe_ori_new, ignore_index=True)

# 打印更新后的数据帧
print(dataframe_target)

如果你希望保持原有的索引并追加新行，你可以传递`index`参数[^2]：

# 如果你有一个特定的索引列表想保留
index_to_append = [0, 1]  # 示例

dataframe_target = dataframe_target.append(
    dataframe_ori_new,
    ignore_index=False,
    # 如果index_to_append与dataframe_ori_new的索引匹配，则会直接替换对应的行
    index=index_to_append
)

请注意，在`append()`函数调用中，如果`dataframe_ori_new`已经具有索引并且你想保留这些索引，你应该设置`ignore_index=False`。

iris_target = data.target # 得到数据对应的标签 iris_features = pd.DataFrame( data=data.data, columns=data.feature_names)为什么y不用变成dataframe

在机器学习领域，通常将输入数据表示为 X，输出数据表示为 y。在这种情况下，通常只需要将目标标签存储为一个一维数组或列表，因为目标变量通常是一个单独的列，而不是多个列。因此，在示例中，我们将 iris 数据集的目标标签存储为一个一维数组，而不是一个 DataFrame。另一方面，我们将特征数据存储为 DataFrame，因为通常输入数据包含多个列。