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

python中pandas如何加索引

在Python中使用pandas给数据框（DataFrame）添加索引可以通过`set_index()`方法来实现。`set_index()`方法允你将一个或多个现有的列设置索引。

下面是一个示例演示如何使用`set_index()`方法来添加索：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, 30, 22],
        'City': ['New York', 'Paris', 'Tokyo', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 'Name' 列设置为索引
df.set_index('Name', inplace=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果：

        Age      City
Name                 
John     25  New York
Emma     28     Paris
Mike     30     Tokyo
Sophia   22    London

在上述示例中，我们通过`set_index()`方法将 'Name' 列设置为索引，并使用`inplace=True`参数来直接修改原始的DataFrame。如果不使用`inplace=True`，则需要将返回的结果分配给一个新的DataFrame。

你还可以一次性设置多列为索引，只需将列名作为列表传递给`set_index()`方法即可。例如，`df.set_index(['Name', 'Age'], inplace=True)`将 'Name' 和 'Age' 列设置为索引。

希望这能帮助到你！如有更多问题，请随时提问。

python重新设置某两列为行索引

可以使用 pandas 库中的 set_index() 方法来重新设置某两列为行索引。假设我们有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含三列 A、B 和 C，现在想要将 A 和 B 这两列设置为行索引，可以使用以下代码：

df = df.set_index(['A', 'B'])

这将重新设置 DataFrame 的索引，使其由 A 和 B 两列组成。如果想要保留 C 列，则可以使用以下代码：

df = df.set_index(['A', 'B'], append=True)

这将在现有索引的基础上添加 A 和 B 列作为新的多级索引，并保留 C 列。