Pandas教程-设置索引

Pandas 中的 set_index() 方法用于将列表、Series 或 DataFrame 设置为数据框的索引。我们可以在创建数据框时设置索引列。但有时数据框是由两个或更多数据框组成的，然后可以使用此方法更改索引。

语法：

DataFrame.set_index(self, keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)  

参数：

• keys： 标签、数组或标签/数组列表

它可以是单个列键、与调用数据框长度相同的单个数组，也可以是包含列键和数组的任意组合的列表。

• drop： 返回布尔值，默认值为 True。用于删除要用作新索引的列。
• append： 返回布尔值，默认值为 False。

它检查是否将列附加到现有索引。

• inplace： 返回布尔值，默认值为 False。

用于原地修改数据框。我们不需要创建新对象。

• verify_integrity： 返回布尔值，默认值为 False。

用于检查新索引是否存在重复值。否则，它将推迟检查，直到有必要。将其设置为 False 将提高此方法的性能。

返回：

它将更改行标签作为输出。

示例1：

此示例显示如何设置索引：

import pandas as pd  
info = pd.DataFrame({'Name': ['William', 'Phill', 'Parker', 'Smith'],  
'Age': [32, 38, 41, 36],  
'id': [105, 132, 134, 127]})  
info  

输出：

    Name    Age    id
0    William    32    105
1    Phill    38    132
2    Parker    41    134
3    Smith    36    127

现在，我们必须设置索引以创建 'month' 列：

info.set_index('month')  

输出：

         Age  id
Name        
William  32  105
Phill    38  132
Parker   41  134
Smith    36  127

示例2：

使用列 'Age' 和 'Name' 创建 MultiIndex：

info.set_index(['Age', 'Name'])  

输出：

    Name    id
Age        
32    William    105
38    Phill    132
41    Parker    134
36    Smith    127

示例3：

使用 Index 和一个列创建 MultiIndex：

info.set_index([pd.Index([1, 2, 3, 4]), 'Name'])  

输出：

        Age    id
    Name        
1    William    32    105
2    Phill    38    132
3    Parker    41    134
4    Smith    36    127

示例4：

使用两个 Series 创建 MultiIndex：

a = pd.Series([1, 2, 3, 4])  
info.set_index([a, a**2])  

输出：

        Name    Age    id
1    1    William    32    105
2    4    Phill    38    132
3    9    Parker    41    134
4    16    Smith    36    127