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...
set_index的用法 set_index 是 pandas 库中的一个方法,用于将列转换为索引。其参数如下: ``` set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) ``` 其中,keys 是要设置为索引的列表;drop 默认为 True,表示是否将作为新索引的列删除;append 默认为 False,表示是否保留原来...
4. set_index函数中的inplace参数 在set_index函数中,inplace参数控制是否原地修改DataFrame对象。如果inplace参数设置为True,那么原始的DataFrame对象将被修改;如果inplace参数设置为False,那么将返回一个新的修改后的DataFrame对象,而原始的DataFrame对象将保持不变。 5. 使用示例 下面以一个具体的示例来说明set_index...
如果两个引用指向同一个对象，那么==就成立；反之，如果两个引用指向的不是同一个对象，...
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...
set_index就是将列转换为索引,其参数如下: set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) keys是要设置为索引的列表。 drop:默认为true,表示是否将作为新索引的列删除。如果为false,则保留原来的列,true则删除原列,示例如下。 append:是否保留原来的索引,默认false不保留,...
import pandas as pd # 创建一个示例数据帧 data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 使用set_index将列'A'设置为索引 df.set_index('A', inplace=True) # 创建一个新的数据帧,包含使用set_index列名创建的索引 new_df = df.reset_index() #...
set_index()方法是DataFrame对象的一个方法。它的语法如下: DataFrame.set_index(keys,drop=True,append=False,inplace=False,verify_integrity=False) 1. 参数说明: keys:要设置为索引的列或列的名称,可以是单个列的名称(字符串类型),也可以是多个列的名称(列表类型)。
一、set_index方法 1.介绍 set_index()方法将DataFrame中的列转化为行索引。 转换之后,原来的列将不见,可以通过设置drop保留原来的列。 使用语法为: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数解释: ...
一、set_index( ) 1、函数体及主要参数解释: 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:是否将列附加到现有索引,默认为False。