df.set_index()用法
时间: 2023-05-19 14:06:24 浏览: 71
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。
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的参数有哪些
`set_index()` 方法是 Pandas 中用于更改 DataFrame 索引的方法。它的主要参数是 `keys`,它指定要用作索引的列或列的名称。除了 `keys` 参数之外,还有其他的参数可以用于 `set_index()` 方法,例如:
- `drop`:默认为 False,如果设置为 True,则从 DataFrame 中删除指定的列,即使该列没有被设置为索引。
- `append`:默认为 False,如果设置为 True,则将新的索引添加到现有索引上,创建层次化索引。
- `inplace`:默认为 False,如果设置为 True,则修改原始 DataFrame,否则返回新的 DataFrame。
这里是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 30, 35, 40],
'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Berlin']}
df = pd.DataFrame(data)
# 将 'name' 列设置为索引
df.set_index('name', inplace=True)
print(df)
```
输出结果:
```
age city
name
Alice 25 New York
Bob 30 Paris
Charlie 35 London
David 40 Berlin
```
在这个例子中,我们将 'name' 列设置为索引,并使用 `inplace=True` 参数修改原始 DataFrame。