pandas将一行作为列索引

你可以使用`set_index`方法将DataFrame中的一行作为列索引。这个方法会返回一个新的DataFrame，其中指定的行将成为新的列索引。

例如，假设你有以下的DataFrame：

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6

你可以选择将第一行作为列索引：

df = df.set_index(df.loc[0])

这将返回以下结果：

   A  B  C
1  1  2  3
4  4  5  6

现在，第一行的值已经成为了DataFrame的列索引。

相关问题

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：

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。

pandas 把某一列作为行索引

可以使用 `set_index()` 方法将某一列作为行索引。

例如，假设有一个 DataFrame `df`，其中包含两列数据 `A` 和 `B`，我们想将 `A` 列作为行索引：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

df = df.set_index('A')

以上代码会将 `A` 列作为行索引，结果如下：

   B
A   
1  4
2  5
3  6