dataframe set_index
时间: 2023-04-16 10:02:03 浏览: 70
Dataframe 的 set_index 方法可以将一列设置为索引,这样可以更方便地选择和操作数据。例如:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
df = df.set_index('A')
print(df)
```
输出结果:
```
B
A
1 4
2 5
3 6
```
上面的例子是把'A'列设置为索引,结果是df变成了'A'为索引,'B'为列的一个数据帧
另外,还可以在设置索引时设置新索引的名称。例如:
```
df = df.set_index('A', inplace=True, drop=False, append=False, verify_integrity=False, name='new_index')
```
其中,inplace=True表示直接在原数据帧上进行操作,drop=False表示是否删除旧的列索引,append=False表示是否在原有索引上追加新索引,verify_integrity=False表示不检查新索引是否有重复值,name='new_index'表示新索引的名称。
相关问题
dataframe.set_index
`dataframe.set_index()` 是一个 Pandas 数据库操作函数,用于将某一列或多个列设置为数据帧(DataFrame)的索引(index)并返回一个新的数据帧。这样做可以使数据帧更容易进行透视、汇总、合并等操作。在设置索引之后,我们可以使用 `loc[]` 方法使用标签进行数据筛选、索引。
dataframe index set_levels
`set_levels()`是一个Pandas函数,用于为MultiIndex对象的某个级别设置新的唯一标签。它的语法如下:
```python
dataframe.set_levels(levels, level, inplace=False)
```
其中,`levels`是一个列表或数组,包含新的唯一标签;`level`是要设置新标签的级别的索引或名称;`inplace`是一个布尔值,指示是否在原地修改数据帧。
下面是一个示例,演示如何使用`set_levels()`函数:
```python
import pandas as pd
# 创建一个MultiIndex对象
arrays = [list('aabbaabb'), list('11223344')]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('first', 'second'))
# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}, index=index)
# 输出原始数据帧
print(df)
# 设置第一级别的新标签
df.index.set_levels(['x', 'y'], level=0, inplace=True)
# 输出修改后的数据帧
print(df)
```
输出结果如下:
```
A
first second
a 1 1
1 2
b 2 3
2 4
a 3 5
3 6
b 4 7
4 8
A
first second
x 1 1
1 2
y 2 3
2 4
x 3 5
3 6
y 4 7
4 8
```
可以看到,`set_levels()`函数成功地将第一级别的标签从'a'和'b'修改为'x'和'y'。