python dataframe更改索引

在Python中，DataFrame是pandas库中的一个重要数据结构，用于处理和分析数据。如果你想要更改DataFrame的索引，可以使用`set_index()`方法或者直接对`index`属性进行赋值。

1. 使用`set_index()`方法更改索引：

   df.set_index('new_index_column', inplace=True)

这将把名为`new_index_column`的列设置为新的索引，并将结果保存在原始的DataFrame中。

2. 直接对`index`属性进行赋值：

   df.index = new_index_values

这将把`new_index_values`列表中的值作为新的索引，并替换原始的索引。

需要注意的是，以上两种方法都会修改原始的DataFrame，如果你想保留原始的DataFrame并创建一个新的DataFrame，可以使用`df_new = df.set_index('new_index_column')`或者`df_new = df.copy()`来创建一个副本。

相关问题

python dataframe指定索引列

若你在使用 `pandas` 的 `DataFrame` 时想要指定某一列作为索引列，可以使用 `set_index()` 方法。例如，假设有一个名为 `df` 的 `DataFrame`，你想要将其中的 `id` 列作为索引列，则可以使用以下代码：

df.set_index('id', inplace=True)

这将把 `id` 列作为索引列，并将修改应用到原始的 `DataFrame` 中（`inplace=True` 参数表示原地修改）。

python dataframe 重设索引

要给DataFrame对象设置索引，可以使用set_index函数，语法是df.set_index('列名')。设置索引后，原来的行索引会被替换为新的列，并且可以通过新的列进行数据的筛选和排序等操作。

如果要直接在原DataFrame对象上修改索引，可以使用inplace=True参数，即df.set_index('列名', inplace=True)。这样就可以直接修改原对象，而不需要重新赋值给一个新的对象。

如果要删除索引，可以使用reset_index函数，语法是df.reset_index()。这样可以恢复原来的行索引，同时将索引列作为普通的列添加到DataFrame中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python中如何给DataFrame对象设置索引或者说增加索引？设定索引后有什么变化？如何删除索引？](https://blog.csdn.net/lost0910/article/details/104526973)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python DataFrame 设置输出不显示index(索引)值的方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38586428/14863619)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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