set_index()作用
时间: 2023-05-28 15:04:37 浏览: 48
set_index()的作用是将DataFrame的一个或多个列设置为索引,返回一个新的DataFrame。可以通过指定列名或列的位置来设置索引。设置索引后,可以使用loc和iloc等方法来访问和操作数据。
相关问题
set_index
set_index() 是 Pandas 数据分析库中的一个函数,它可以将一个或多个列作为索引,重新构建数据框的索引。例如,如果我们有一个名为 df 的数据框,它有两列分别为 "A" 和 "B",我们可以使用以下代码将 "A" 列作为索引:
```
df = df.set_index("A")
```
这将返回一个新的数据框,其中 "A" 列将被用作索引,而 "B" 列将成为数据框中的一个普通列。如果我们想要将多个列作为索引,我们可以传递一个列名列表给 set_index() 函数,例如:
```
df = df.set_index(["A", "B"])
```
这将返回一个新的数据框,其中 "A" 和 "B" 列将被用作多级索引。
df.set_index
`df.set_index()` 是 pandas 库中的一个函数,用于将 DataFrame 中的一列或多列设置为索引(index)。具体使用方式如下:
```python
df.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
```
其中,参数解释如下:
- `keys`: 设置为索引的列名或列名列表。
- `drop`: 是否在 DataFrame 中删除这些列,默认为 True。
- `append`: 是否将这些列追加到现有索引中,默认为 False。
- `inplace`: 是否在原 DataFrame 上进行修改,默认为 False。
- `verify_integrity`: 是否检查新索引的唯一性,默认为 False。
例如,将 DataFrame 中 "column_name" 列设置为索引:
```python
df.set_index("column_name")
```
如果要设置多列为索引,可以传入列名列表:
```python
df.set_index(["column1", "column2"])
```
如果要在原 DataFrame 上进行修改,可以将 inplace 设置为 True:
```python
df.set_index("column_name", inplace=True)
```