pandas如何设置索引列

可以使用DataFrame的set_index方法来设置索引列，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.set_index('列名', inplace=True)

其中，'列名'为需要设置为索引列的列名称，inplace=True表示直接在原始数据上进行修改，如果不需要修改原始数据，可以不加该参数。

相关问题

pandas 设置索引列后，如何修改索引列的名称

您可以使用`rename`方法来修改索引列的名称。例如，假设您的索引列名称为`old_name`，您想要将它改为`new_name`，您可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6]})
df = df.set_index('A') # 将列'A'设置为索引列
df = df.rename_axis('new_name') # 将索引列的名称修改为'new_name'

print(df)

输出结果为：

         B
new_name   
1         4
2         5
3         6

pandas读取索引列

如果你想用 Pandas 读取一个包含索引列的数据文件，可以使用 `read_csv` 函数，并指定 `index_col` 参数来设置索引列。例如，假设你有一个名为 `data.csv` 的数据文件，其中第一列是索引列，你可以按照以下方式读取该文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)

这将会把第一列作为索引列，并创建一个 DataFrame 对象 `df`。如果你的索引列不在第一列，你可以通过指定其列号或列名来进行设置。例如，如果你的索引列在第二列，你可以这样读取文件：

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=1)

这将会把第二列作为索引列。