如何选择某一列作为索引
时间: 2023-12-07 13:05:47 浏览: 37
在 Pandas 中,可以使用 `set_index()` 方法将某一列设置为索引。例如,假设有一个数据集 `df`,包含 `name`、`age` 和 `gender` 三列,我们想要将 `name` 列设置为索引,可以使用以下代码:
```
df.set_index('name', inplace=True)
```
其中,`inplace=True` 表示直接在原数据集上修改,如果不加该参数,则会返回一个新的数据集,原数据集不会被修改。
设置索引后,可以使用 `.loc[]` 方法根据索引进行数据访问,例如:
```
# 获取名字为 Alice 的行
df.loc['Alice']
# 获取名字为 Bob 和 Cindy 的行
df.loc[['Bob', 'Cindy']]
```
相关问题
怎么将dataframe中某一列作为索引
使用pandas中的set_index函数可以将dataframe中的某一列设置为索引。以下是一个简单的例子,假设你的数据框为df,其中'col1'列是你想要设置为索引的列,你可以使用以下代码:
```python
df.set_index('col1', inplace=True)
```
上述代码将'col1'列设置为索引,并且使用inplace=True将更改应用于原始数据框。如果你不使用inplace=True,则需要将结果赋值给一个新的数据框,例如:
```python
df_new = df.set_index('col1')
```
这将创建一个名为'df_new'的新数据框,其中'col1'列被设置为索引。
pandas 把某一列作为行索引
可以使用 `set_index()` 方法将某一列作为行索引。
例如,假设有一个 DataFrame `df`,其中包含两列数据 `A` 和 `B`,我们想将 `A` 列作为行索引:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.set_index('A')
```
以上代码会将 `A` 列作为行索引,结果如下:
```
B
A
1 4
2 5
3 6
```
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)