pandas如何添加正整数索引
时间: 2023-10-18 11:16:44 浏览: 41
使用`set_index`函数可以将某一列作为DataFrame的索引,而且这个索引可以是正整数。
例如,假设有一个DataFrame如下:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})
```
其中`A`列是正整数。要将`A`列作为索引,可以使用以下代码:
```
df.set_index('A', inplace=True)
```
这样做之后,DataFrame的索引就是`A`列的值,也就是正整数。
相关问题
pandas添加索引
要将从1开始的索引列添加到Pandas数据框中,可以使用Pandas中的reset_index()方法。首先,创建一个示例数据框并打印出原始数据框。然后,使用reset_index()方法添加从1开始的索引列,并重新命名索引列的名称。最后,输出新的数据框。
以下是一个具体的示例代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 输出原始数据框
print(df)
# 使用reset_index()方法添加从1开始的索引列
df.reset_index(drop=False, inplace=True)
df['index'] = df['index'] + 1
# 重新命名索引列的名称
df = df.rename(columns={'index': 'new_index'})
# 输出新数据框
print(df)
```
请注意,reset_index()方法需要在索引列之前添加一个新的整数列,以便在保留原始索引的情况下添加一个新的索引列。如果drop=True,则原始索引列将被删除。在本例中,我们选择保留原始索引列并添加一个新的索引列。使用inplace=True可以直接在原数据框上操作,使代码更简洁。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pandas添加索引列,从一开始](https://blog.csdn.net/weixin_62650212/article/details/130383050)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python数据分析实践:pandas的索引处理new.pdf](https://download.csdn.net/download/u011062044/85634854)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
pandas 添加行列索引
要添加行列索引,可以使用 pandas 中的 `set_index` 方法。该方法可以将一个或多个列作为索引添加到现有的 DataFrame 中,也可以在创建 DataFrame 时指定索引。另外,还可以使用 `reset_index` 方法将索引还原为列。
例如,假设有一个 DataFrame `df`,其中包含 `name`、`age` 和 `gender` 三列数据,可以使用以下代码将 `name` 和 `age` 列作为索引:
```python
df = df.set_index(['name', 'age'])
```
如果要将 `gender` 列也添加到索引中,可以将其作为一个列表传递给 `set_index` 方法:
```python
df = df.set_index(['name', 'age', 'gender'])
```
如果要在创建 DataFrame 时设置索引,可以在 `pd.DataFrame` 函数中指定 `index` 参数。例如:
```python
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
'gender': ['F', 'M', 'M'],
'score': [80, 90, 85]},
index=['A', 'B', 'C'])
```
这将创建一个以索引值 `'A'`、`'B'` 和 `'C'` 为行索引的 DataFrame。
要将索引还原为列,可以使用以下代码:
```python
df = df.reset_index()
```
这将将所有索引列还原为普通列,并在 DataFrame 的最左侧添加一个默认索引。
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