pandas设置某一列为索引
时间: 2023-07-12 11:37:54 浏览: 86
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。
相关问题
pandas如何设置现有列为索引
您可以使用pandas中的set_index()方法,将现有列设置为索引。例如,假设您的数据框名为df,您想将列“列名”设置为索引,您可以使用以下代码:
df.set_index('列名', inplace=True)
这将将列“列名”设置为索引,并在原始数据框中进行更改。如果您不想更改原始数据框,可以将inplace参数设置为False:
new_df = df.set_index('列名', inplace=False)
pandas 某一行作为索引
可以使用pandas的`set_index()`方法将某一行作为索引。
`set_index()`方法的参数可以是索引的名称、索引的位置或者是一个由某一列的值组成的列表。使用这个方法后,指定的行会成为新的索引,替换原有的默认整数索引。
例如,假设有一个数据框df,其中一列为'Country'表示国家名称。我们可以使用`set_index()`方法将'Country'列作为索引:
``` python
import pandas as pd
data = {'Name':['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
'Age':[20, 21, 22, 23],
'Country':['China', 'USA', 'Canada', 'Australia']}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('Country', inplace=True)
```
这样,'Country'列的值就成为了新的索引,输出df的结果为:
```
Name Age
Country
China Tom 20
USA Nick 21
Canada John 22
Australia Alice 23
```
可以看到,原来的行索引默认变为了左侧的'Country'列中的值。