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)”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...
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...
(1)我们先看一下第二种情况,即对使用过set_index()函数的数据表进行reset: 还是一样,看下原来的数据表: 然后使用set_index()函数进行索引设置: df_new =df.set_index('Country',drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) df_new 下面,用reset_index()函数进行还原:(看清楚哦,...
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 drop:是否删除原普通列,默认为True,删除用作新索引的...
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) importpandasaspd df=pd.DataFrame({'A':['0','1','2','3'], 'B':['4','5','6','7'], ...
set_index 是 Pandas 库中一个非常重要的方法,用于将 DataFrame 中的某一列或多列设置为索引(Index)。这个操作在数据预处理和分析中非常常见,因为合适的索引可以大大提高数据操作的效率。 set_index 方法的基本语法如下: python DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrit...
pandas中set_index方法用于将某一列设置为index。主要参数包括：keys（设置为index的列名），drop（默认为True，表示删除该列），append（默认为True，表示删除原index），inplace（默认为False，表示不替换原DataFrame）。下面通过实例展示如何使用set_index方法：实例1：将id列为新的index 实例2：设置id列...
set_index()方法用于将指定的列设置为DataFrame的索引。它有多个参数和功能,可以帮助我们更好地控制索引的创建和修改。下面是set_index()方法的一些关键参数: level:设置索引的层级。可以是一个整数或一个字符串,表示要设置的索引级别。 drop:布尔值,表示是否删除原始列。默认为True,表示删除原始列;如果为False,则...
(1)设置id列为新的index >>> dff.set_index('id') name score grade id a bog 45.0 A c jiken 67.0 B i bob 23.0 A b jiken 34.0 B g lucy NaN A e tidy 75.0 B (2)将id列设置为index之后,并保留原来的列 >>> dff.set_index('id', drop=False) ...