reset_index()和set_index()方法可以无限制的交叉使用,灵活转变DataFrame索引,以方便数据处理。 参考链接:pandas中的set_index( )函数 参考链接:如何在pandas中使用set_index( )与reset_index( )设置索引 参考链接:pandas.DataFrame.set_index 参考链接:pandas重置DataFrame或Series的索引index 参考链接:pandas.DataFra...
# 使用 set_index() 示例 # 设置单列为索引 single_index_df = df.set_index('A') # 设置多列为多层索引 multi_index_df = df.set_index(['A', 'B']) # 设置索引并保留原始列 index_with_original_df = df.set_index('A', drop=False) # 添加到现有索引 append_index_df = df.set_index(...
14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26.
1.set_index方法概述 set_index方法用于将一个或多个列设置为DataFrame的索引。它接受一个或多个参数,参数可以是列名、列索引或列标签。当多个参数传递时,将创建多级索引。 语法:DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数说明: keys:要作为索引的列名、列...
reset_index是set_index的逆操作,将索引重新转换为列。reset_index的参数如下所示 reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') 简单的示例如下所示: level:针对多层索引的情况下,level用来指定需要操作的index。默认将所有层级的索引转换为列。示例如下: drop:是否保留原...
Python Pandas DataFrame.set_index() Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个,它使导入和分析数据更加容易。 Pandasset_index()是一种设置列表、系列或数据框架作为数据框架索引的方法。索引列也可以在制作一个数据框架时设置。但有时一个...
在Python中,可以使用set_index()方法来设置索引。set_index()方法接受一个或多个列名作为参数,用来指定要设置为索引的列。 以下是一个示例代码: import pandas as pd # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) # 设置'A'列为索引 df = df.set_index('A...
1)set_index() 使用set_index()可以使用多个参数来实现不同的多层索引(层次化索引)操作。 参考说明: 使用示例: import pandas as pd # 创建示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'two'], ...
在Python中,可以使用set_index()方法来设置数据框的索引。 示例: import pandas as pd # 创建数据框 data = {'Name': ['Tom', 'Bob', 'Alice', 'John'], 'Age': [25, 30, 35, 40], 'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']} df = pd.DataFrame(data) # 设置索引 df.set...
set_index()函数,可以指定某一字段为索引。关于set_index 参数 1 keys : 要设置为索引的列名（如有多个应放在一个列表里）2 drop : 将设置为索引的列删除，默认为 True 3 append : 是否将新的索引追加到原索引后（即是否保留原索引），默认为 False 4 inplace : 是否在原 DataFrame 上修改，默认为 False...