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：

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：

df.set_index("column_name")

如果要设置多列为索引，可以传入列名列表：

df.set_index(["column1", "column2"])

如果要在原 DataFrame 上进行修改，可以将 inplace 设置为 True：

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

相关问题

df.set_index用法

set_index() 是 pandas 库中的一个函数，用于将一个或多个列设置为数据框的索引。具体用法如下：

df.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

其中，参数含义如下：
- keys：要设置为索引的列名或列名列表。
- drop：是否将列删除，默认为 True。
- append：是否保留现有索引并将 keys 追加为多级索引，默认为 False。
- inplace：是否直接在原始数据上进行修改，默认为 False。
- verify_integrity：是否检查新索引是否唯一，默认为 False。

例如，将数据框 df 中的列 A 设置为索引：

df.set_index('A')

如果同时设置多个列为索引，可以传入列名列表：

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

注意，如果列中存在重复值，需要将 verify_integrity 参数设置为 True，否则会报错。

df.set_index()用法

df.set_index()是Pandas库中的一个函数，用于将DataFrame中的一列或多列作为索引，返回一个新的DataFrame。例如，可以使用以下代码将DataFrame中的"ID"列作为索引：

df.set_index("ID")

这将返回一个新的DataFrame，其中"ID"列成为了索引。如果要将多列作为索引，可以传递一个列名列表，例如：

df.set_index(["ID", "Date"])

这将返回一个新的DataFrame，其中"ID"和"Date"列成为了多级索引。