可以使用 .set_index() 方法将某列设置为新的行索引: df.set_index('Student Name', inplace=True) print(df) 输出: Student Age Student Name Alice 25 Bob 30 Charlie 35 5. 重置索引 .reset_index() 如果想重新生成默认整数索引,可以使用 .reset_index() 方法: df.reset_index(inplace=True) print...
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...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 In[1]:importpandasaspd In[2]:df1=pd.DataFrame({'a':[1,3,5],'b':[9,4,12]})In[3]:df1Out[3]:a b0191342512In[4]:df1.set_index('a',drop=False)Out[4]:a ba1193345512In[5]:df1.set_index('a',drop=True)Out[5]:ba1934512 3 in...
设置下标索引,drop默认为False,不删除原来的索引 df.reset_index(drop=False) df.rename_axis(index="idx_name") df.rename_axis(columns="col_name") groupby后重置索引 df.groupby("type").sum().reset_index() set_axis对索引进行修改 df.set_axis(list('ABCDEFGabc'),axis=0) ——修改行索引 df....
# 索引为多层索引时可以将type修改为classdf.rename_axis(index={'type': 'class'}) # 可以用set_axis进行设置修改s.set_axis(['a', 'b', 'c'], axis=0)df.set_axis(['I', 'II'], axis='columns')df.set_axis(['i', 'ii'], axis='columns',inpla...
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(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数含义: keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的普通列 ...
df.set_index('A', drop=False, inplace=True) print(df)输出:``cssA B C A0 1 4 7 11 2 5 8 22 3 6 9 3` 代码示例3:将列'A'设置为索引,并将新索引添加到现有索引中(append=True) ```python df.set_index('A', append=True, inplace=True) print(df)输出:css A A B C B C A...
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)”4 其中第一个参数是要作为索引的列名，可以设置多个（以列表形式）“data.set_index(["Animal", "Id"], inplace=True)”5 第二个参数是inplace，...
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','...
keys: 需要设置为index的列的名称，是操作的基础。drop: 一个布尔值，决定是否删除原列。默认为True，即删除。append: 用于决定是否在现有索引后添加新的索引，默认为True。inplace: 控制是否用新的DataFrame替换原有对象，默认为False。以下是set_index方法在实际操作中的几个示例：将"id"列转换为索引...