默认为False,表示替换现有索引;如果为True,则将新索引添加到现有索引中。接下来,我们将通过一些代码示例和测试数据集来演示set_index()方法的使用。测试数据集: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) print(df) 输出:...
二,设置索引(set_index) 把现有的列设置为行索引,使用set_index()函数把已有的列转换为行索引,也可以使用set_axis()函数替换掉已有的轴索引。使用现有的列作为DataFrame的索引: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数注释: keys:列标签,或列标签的列...
df.columns.set_levels(['机械','电子'],level=1)# 修改列二级索引 04 按层级排序索引 sortlevel对索引的不同层级按升降序的方法排序,level指定层级,ascending指定是否升序。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.index.sortlevel(level=0,ascending=False)# 对行一级索引倒序排序 df.index....
1、创建多层索引 可以使用pd.MultiIndex和set_index()创建多层索引。 1)set_index() 使用set_index()可以使用多个参数来实现不同的多层索引(层次化索引)操作。 参考说明: 使用示例: import pandas as pd # 创建示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], 'B': ['o...
一、set_index( ) 1、函数体及主要参数解释: DataFrame.set_index(keys,drop=True,append=False,inplace=False,verify_integrity=False) 参数解释: keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的列 drop:默认为True,删除用作新索引的列 append:是否将列附加到现有索引,默认为False。
set_index(['City', 'Name']) print(multi_index_df) 25.2 数据透视表与多级索引 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pythonCopy code# 数据透视表与多级索引 pivot_table_multi_index = pd.pivot_table(multi_index_df, values='Salary', index=['City', 'Name'], aggfunc='mean') ...
pandas中的set_index的用法 简介 本篇小编带大家了解一下如何使用pandas中的set_index更改数据的索引。工具/原料 电脑 python/anaconda jupyter 方法/步骤 1 set_index可以指定数据中的某一列，将其作为该数据的新索引 2 现在将下图数据中Animal列作为新索引 3 语法：“data.set_index("Animal", inplace=True)”...
set_index方法默认将创建一个新的 DataFrame。如果要就地更改df的索引,需要设置inplace=True。 df.set_index(“date”,inplace=True) 如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 df.set_index(“date”,drop=False) 3. 一些操作后重置索引 ...
简介:pandas中set_index、reset_index区别 1.set_index() 作用:DataFrame可以通过set_index方法,将普通列设置为单索引/复合索引 格式:DataFrame.set_index(key,drop=True,append=False,verify_intergrity=False) import pandas as pddf=pd.DataFrame({'A':['0','1','2','3'],'B':['4','5','6','...
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 从运行结果可以看出,默认的行列标签皆为一个RangeIndex对象。RangeIndex属于Index中的一种形式,Index是更通用的函数,通过Index函数可以显示创建Index对象,用法如下 >>> df.index = pd.Index(list('ABCD')) ...