pandas如何设置现有列为索引

可以使用df.set_index方法将一个或多个现有列设置为索引，例如：

df.set_index('col_name')  # 将'col_name'列作为索引
df.set_index(['col1', 'col2'])  # 将'col1'和'col2'列作为多级索引

注意，在上述代码中，df表示pandas的DataFrame对象，'col_name'、'col1'和'col2'表示DataFrame中的列名。

相关问题

pandas设置某一列为索引

您可以使用 Pandas 中的 `set_index()` 方法来设置某一列为索引。例如，如果您的数据框叫做 `df`，您想要将名为 `column_name` 的列设置为索引，您可以使用以下代码：

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

其中，`inplace=True` 表示您想要在原始数据框上进行修改，而不是创建一个新的数据框。

pandas设置多列索引

在 Pandas 中，可以使用 `set_index` 方法来设置多列索引。具体的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                           'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three',
                           'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]})

# 设置多列索引
df = df.set_index(['A', 'B'])

# 显示 DataFrame
print(df)

输出结果：

             C   D
A   B                
foo one    1  10
bar one    2  20
foo two    3  30
bar three  4  40
foo two    5  50
bar two    6  60
foo one    7  70
foo three  8  80

在上面的代码中，我们使用了 `set_index` 方法来将列 `A` 和列 `B` 设置为 DataFrame 的多列索引。