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...
上面的代码中,首先创建了一个包含两列数据的DataFrame,然后使用set_index()方法将列’A’设置为索引,并通过inplace=True参数将修改应用到原始DataFrame上。最后打印输出结果,可以看到’A’列已经成为了索引列。 类图 以下是DataFrame和set_index方法的类图示例: DataFrame- data- index- columns- dtype+set_index() ...
在Python中,使用Pandas库可以很方便地设置DataFrame的索引。以下是如何设置DataFrame索引的详细步骤,包括导入pandas库、创建一个DataFrame、使用.set_index()方法设置索引,以及验证新索引是否设置成功。 1. 导入pandas库并创建一个DataFrame 首先,需要导入pandas库,并创建一个DataFrame作为示例数据。 python import pandas as...
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:
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 inplace:默认为False,适当修改DataFrame(不要创...
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...
print(df)print('\nInitial Index\n')print(df.index)print('\nSet DataFrame.index.values\n') df.index.values[1::2] =0print(df.index.values)print('\nBut df.index does not change\n')print(df.index)print(df)print('\nSetting Index : df.index = df.index.values \n') ...
Pandas set_index&reset_index Pandas模块是Python用于数据导入及整理的模块,对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用,因此这些基础的东西还是要好好的学学。Pandas模块的数据结构主要有两:1、Series ;2、DataFrame 先了解一下Series结构。 a.创建 a.1、pd.Series([list],index=[list])//以list为参数,参数为一list...