dataframe修改索引

在pandas中，可以使用`set_index()`方法来修改DataFrame的索引。它有两个参数：第一个是用作新索引的列名或列编号，第二个是一个布尔值，用于指示是否在原始DataFrame中保留该列。

例如，如果你有一个名为df的DataFrame，其中有一列叫做'index_col'，你想要将它设置为新的索引，而不在原始DataFrame中保留该列，可以这样做：

df = df.set_index('index_col', drop=True)

如果你想保留 'index_col' 列可以将drop参数设置为false

df = df.set_index('index_col', drop=False)

更改索引值也可以通过使用 DataFrame.rename() 或 DataFrame.reindex()
在 rename 中使用 index 参数,

df.rename(index={'old_index_name':'new_index_name'})

reindex 中的参数是新的索引列表

df.reindex(['new_index_name'])

这些方法都会返回一个新的DataFrame，而不会修改原始DataFrame

相关问题

dataframe更改索引列

要更改Pandas DataFrame的索引列，可以使用`set_index()`方法。该方法接受要设置为索引的列名作为参数，并返回一个新的DataFrame，其中指定列用作索引。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将'name'列设置为索引列
df = df.set_index('name')
print(df)

输出：

         age gender
name              
Alice     25      F
Bob       32      M
Charlie   18      M
David     47      M

在上面的示例中，我们将'name'列设置为索引列，并通过`print(df)`命令查看结果。可以看到，DataFrame的索引列已经从默认的数字索引更改为'name'列。

python dataframe更改索引

在Python中，DataFrame是pandas库中的一个重要数据结构，用于处理和分析数据。如果你想要更改DataFrame的索引，可以使用`set_index()`方法或者直接对`index`属性进行赋值。

1. 使用`set_index()`方法更改索引：

   df.set_index('new_index_column', inplace=True)

这将把名为`new_index_column`的列设置为新的索引，并将结果保存在原始的DataFrame中。

2. 直接对`index`属性进行赋值：

   df.index = new_index_values

这将把`new_index_values`列表中的值作为新的索引，并替换原始的索引。

需要注意的是，以上两种方法都会修改原始的DataFrame，如果你想保留原始的DataFrame并创建一个新的DataFrame，可以使用`df_new = df.set_index('new_index_column')`或者`df_new = df.copy()`来创建一个副本。