pandas中set_index方法是专门用来将某一列设置为index的方法。它具有简单,方便,快捷的特点。主要参数: keys:需要设置为index的列名 drop:True or False。在将原来的列设置为index,是否需要删除原来的列。默认为True,即删除(Delete columns to be used as the new index.) append:True or False。新的index设置...
df_append_f= df.set_index('A', append=False)#append默认为False,普通列变为索引,并覆盖原索引,原索引被删除print(df_append_f) df_append_t= df.set_index('A', append=True)#表示将普通列变为索引,原索引保留,变成了复合索引print(df_append_t)print('---')'''输出结果: A B C D 0 A0 B...
(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 DataFrame可以通过set_index方法,可以设置单索引和复合索引。 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) append添加新索引,drop为False,inplace为True时,索引将会还原为列。 In[307]:dataOut[307]:a b c d0bar one z1.01bar two y2.02foo one...
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,决定是否创建副本:为False则创建副本;为True则在元数据集修改 6 此外,还有参数drop--是否删除作为索引的列,默认True;append--是否将新的列添加到索引中且不替换已有索引,默认False ...
set_index() set_index()则与之相反 ,该函数用来设置行索引。 1 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数说明: 设置索引的参数是keys append添加新索引 drop为False时,成功设置了index,同时列数据中仍然保存着index字段 ...
1.set_index DataFrame可以通过set_index方法,可以设置单索引和复合索引。 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) append添加新索引,drop为False,inplace为True时,索引将会还原为列 1. 2. 3.
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...
append_index_df = df.set_index('C', append=True) # 打印创建的 DataFrame 示例 print(single_index_df, multi_index_df, index_with_original_df, append_index_df) 2)pd.MultiIndex pd.MultiIndex用于创建多层(层次化)索引,它提供了几个参数来定制索引。使用pd.MultiIndex可以创建强大的多层索引结构,这在...
set_index() 函数原型: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:默认为False,是否将列附加到现有索引 ...