pandas重新设置行索引

要重新设置 Pandas DataFrame 的行索引，可以使用 `set_index()` 方法。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 name 列设置为行索引
df = df.set_index('name')

print(df)

输出：

         age gender
name              
Alice     25      F
Bob       32      M
Charlie   18      M
David     47      M

在上面的示例中，我们使用 `set_index()` 方法将 `name` 列设置为行索引。注意，原始 DataFrame 中的 `name` 列不再是普通列了。如果需要将索引还原成普通列，可以使用 `reset_index()` 方法。

相关问题

pandas设置行索引自然数

使用pandas的`reset_index()`函数可以将默认的行索引重置为自然数。例如，假设你的DataFrame名为df，你可以使用以下代码将行索引设置为自然数：

df.reset_index(inplace=True, drop=True)

这将删除原有的行索引，并将新的自然数行索引应用到DataFrame中。参数`inplace=True`表示直接在原有的DataFrame上修改，而不是返回一个新的DataFrame。参数`drop=True`表示删除原有的行索引。

pandas不设置索引行

在 Pandas 中，如果不设置索引行，数据框会默认使用从 0 开始的数字作为行索引。如果你想要避免这种情况，可以在读取数据时指定参数 `index_col=None`，这会让 Pandas 不使用任何列作为行索引。

例如，假设你的数据文件为 `data.csv`，它没有任何列适合作为行索引，那么你可以使用以下代码读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=None)

这样，Pandas 就不会使用任何列作为行索引，而是使用默认的行索引，即从 0 开始的数字。