data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'Age':[25,30,35,40],'Gender':['F','M','M','M'],'Salary':[5000,6000,7000,8000]}df=pd.DataFrame(data)print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 输出结果为: 现在,我们将使用set_index方法将“Name”列设置为索引...
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([...
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...
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) ● keys:字符串、字符串列表或数组类,表示要设置为索引的列名。 ● drop:布尔值,默认为True。如果为True,则原DataFrame中用作新索引的列将被删除。 ● append:布尔值,默认为False。如果为True,则新索引将添加到现有...
df_with_index=df.set_index('Name')print(df_with_index) 1. 2. 运行以上代码,可以得到如下结果: 从结果可以看出,"Name"列已经成为了索引,原DataFrame中的"Name"列被移除。 2. 使用多列作为索引 除了可以使用单列作为索引,还可以使用多列作为索引。在这种情况下,需要将多列名放入一个列表中传递给set_index...
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) ● keys:字符串、字符串列表或数组类,表示要设置为索引的列名。 ● drop:布尔值,默认为True。如果为True,则原DataFrame中用作新索引的列将被删除。 ● append:布尔值,默认为False。如果为True,则新索引将添加到现有...
#2Pandas DataFrame创建和set_index设置【python 数据分析】, 视频播放量 157、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 一起学AI丶, 作者简介 ,相关视频:#4Pandas DataFrame.resample【python 数据分析】,#5Pandas DataFrame错误值修改【py
reset_index() 在这个例子中,我们创建了一个包含两列的DataFrame,并为其指定了一个自定义的索引。然后使用Reset_index方法将其索引重置为默认的整数范围。通过执行Reset_index操作,我们得到了一个新的DataFrame,其中原来的索引列被转换为普通的数据列。需要注意的是,如果原来的索引包含有用的信息,则可以使用参数name...
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...
DataFrame after set_index: B A 1 a 2 b 3 c 在这个例子中,列A被设置为新的索引,且原索引(默认整数索引)被替换。 示例2:保留原列 如果希望在设置索引后保留原列,可以将drop参数设置为False: df_set_index_keep=df.set_index('A',drop=False)print("\nDataFrame after set_index with drop=False:"...