dataframe.set_index
时间: 2023-05-02 17:01:02 浏览: 56
`dataframe.set_index()` 是一个 Pandas 数据库操作函数,用于将某一列或多个列设置为数据帧(DataFrame)的索引(index)并返回一个新的数据帧。这样做可以使数据帧更容易进行透视、汇总、合并等操作。在设置索引之后,我们可以使用 `loc[]` 方法使用标签进行数据筛选、索引。
相关问题
DataFrame.set_index()用法
`DataFrame.set_index()`方法用于将一个或多个列设置为DataFrame的索引。它有以下语法:
```python
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
```
其中,参数解释如下:
- `keys`:可以是单个列的名称或列名的列表,用于作为索引的键。
- `drop`:默认为`True`,表示将列从DataFrame中删除,如果设置为`False`,则保留列。
- `append`:默认为`False`,表示新的索引将覆盖原有的索引。如果设置为`True`,则新的索引将追加到原有索引的后面。
- `inplace`:默认为`False`,表示不改变原有的DataFrame,而是返回一个新的DataFrame。如果设置为`True`,则改变原有的DataFrame,并返回`None`。
- `verify_integrity`:默认为`False`,表示不验证新的索引是否唯一。如果设置为`True`,则验证索引是否唯一,如果有重复的索引值,则抛出`ValueError`异常。
下面是一个简单的示例,演示如何将`df`的`key`列设置为索引:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df = df.set_index('key')
print(df)
```
输出结果为:
```
value
key
A 1
B 2
C 3
D 4
```
上面的代码将`df`的`key`列设置为索引,并返回了一个新的DataFrame。由于`drop`参数默认为`True`,所以`key`列已经从DataFrame中删除了。
df.set_index
`df.set_index()` 是 pandas 库中的一个函数,用于将 DataFrame 中的一列或多列设置为索引(index)。具体使用方式如下:
```python
df.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
```
其中,参数解释如下:
- `keys`: 设置为索引的列名或列名列表。
- `drop`: 是否在 DataFrame 中删除这些列,默认为 True。
- `append`: 是否将这些列追加到现有索引中,默认为 False。
- `inplace`: 是否在原 DataFrame 上进行修改,默认为 False。
- `verify_integrity`: 是否检查新索引的唯一性,默认为 False。
例如,将 DataFrame 中 "column_name" 列设置为索引:
```python
df.set_index("column_name")
```
如果要设置多列为索引,可以传入列名列表:
```python
df.set_index(["column1", "column2"])
```
如果要在原 DataFrame 上进行修改,可以将 inplace 设置为 True:
```python
df.set_index("column_name", inplace=True)
```