使用set_index方法设置DataFrame的索引: 可以使用set_index方法将DataFrame中的某一列设置为索引。例如,将"name"列设置为索引。 python #将"name"列设置为索引 df.set_index('name', inplace=True) 在上面的代码中,inplace=True参数表示直接修改原始DataFrame,而不是返回一个新的DataFrame。 (可选)验证新索引是...
df = pd.DataFrame({'a':range(7),'b':range(7,0,-1),'c':['one','one','one','two','two','two','two'],'d':[0,1,2,0,1,2,3]})# 1.保留索引值df.set_index(['c','d'], drop=False)# 2.添加到原有索引df.set_index('c', append=True)# 3.多重索引df.set_index([...
df_inplace_f= df.set_index('A', inplace=False)#inpla默认为False,表示适当修改DataFrame(不要创建新对象)print('输出结果:\n',df_inplace_f)print('---') df1= pd.DataFrame({'A': ['A0','A1','A2','A3','A4'],'B': ['B0','B1','B2','B3','B4'],'C': ['C0','C1','C2...
接下来,我们可以使用set_index方法将产品名称列设置为新的索引: # 更新索引df.set_index('产品名称',inplace=True) 1. 2. 上述代码中的inplace=True参数表示在原始DataFrame上直接修改索引,而不是创建一个新的DataFrame。如果不设置该参数,set_index方法将返回一个新的DataFrame,而不会修改原始DataFrame。 现在,...
3. 设置某列为Index 要将某一列设置为索引,可以使用DataFrame的set_index()方法。该方法会返回一个新的DataFrame,其中选择的列将作为索引。 以下是设置名为“姓名”的列为索引的示例代码: df=df.set_index('姓名')print(df) 1. 2. 输出结果为:
在Python的pandas库中,可以使用set_index()方法来组合索引。set_index()方法可以将一个或多个列作为索引,创建一个新的DataFrame。 下面是一个示例代码,展示如何在Python DataFrame中组合索引: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, ...
我有这个 Dataframe: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Hugo' : {'age' : 21, 'weight' : 75}, 'Bertram': {'age' : 45, 'weight' : 65}, 'Donald' : {'age' : 75, 'weight' : 85}}).T df.index.names = ['name'] age weight name Bertram 45 65 Donald 75 85 Hugo 21...
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 ...
我有这个 Dataframe: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Hugo' : {'age' : 21, 'weight' : 75}, 'Bertram': {'age' : 45, 'weight' : 65}, 'Donald' : {'age' : 75, 'weight' : 85}}).T df.index.names = ['name'] age weight name Bertram 45 65 Donald 75 85 Hugo 21...