python dataframe索引是什么

在Python中，DataFrame索引是一种用于标识和选择数据的数据结构。它是一个标签数组，可以用于对DataFrame中的行和列进行标识和选择。DataFrame的索引可以是整数型、字符型、时间型等类型。在DataFrame中，行索引和列索引分别用index和columns属性表示。行索引和列索引可以通过loc和iloc属性进行选择和切片操作。

相关问题

python dataframe索引扩充

要扩充Python DataFrame的索引，你可以使用set_index()函数来设置新的索引列。使用该函数，你可以将现有的列作为索引，或者创建一个新的索引列。例如，如果你有一个名为"key"的列，你可以使用df.set_index('key')来将它设置为索引。

设置索引后，DataFrame的索引列将成为主要的标识符，用于引用和操作数据。这意味着你不能再使用列名来访问或提取数据，而是需要使用df.index或df.index.values来获取索引的值。

如果你想删除索引并恢复到默认的0到n-1的整数索引，你可以使用reset_index()函数。它将重置索引，并将原始索引列作为一个新的列添加到DataFrame中。

因此，要扩充Python DataFrame的索引，你可以使用set_index()函数来设置新的索引列，使用reset_index()函数来删除索引并恢复默认的整数索引。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [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: 100%"]
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python dataframe索引

在 Python 中的 pandas 库中，DataFrame 是一种表格型的数据结构，索引是 DataFrame 中用于标识每一行数据的唯一标识符。默认情况下，索引是整数类型，但也可以指定其他类型的索引，例如字符串类型。可以使用 DataFrame 的 "set_index" 方法来设置索引。