Python?dataframe如何設(shè)置index
更新時間：2022年05月12日 10:29:30 作者：搬磚的Fish
這篇文章主要介紹了Python?dataframe如何設(shè)置index，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
dataframe設(shè)置index
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)?
其中：keys是列標簽或數(shù)組列表
drop：刪除要用作新索引的列,布爾值默認為Trueappend：boolean是否將列附加到現(xiàn)有索引默認為False，inplace修改DataFrame（不要創(chuàng)建新對象）默認為Falseverify_integrity：檢查新索引是否有重復(fù)項默認為False。
示例：
In [ ]: df = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
index=[0, 1, 2, 3])
Out[ ]:
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3>>> df1= df.set_index(['A', 'B']) >>> df2 = df.set_index([[1, 2, 3,4]])
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')
level指僅從索引中刪除給定的級別，默認情況下刪除所有級別int，str，tuple或list，默認為None。drop確定索引列會是否還原為普通列
示例：
>>> df.reset_index()
重命名dataframe的index
方法1：直接賦值法
因為dataframe的index也是series格式的數(shù)據(jù)，所以直接指定index為一個新的series即可修改dataframe的index：
方法2：map
方法3：rename
通過rename傳入一個函數(shù)可以批量替換index或rename：
也可以通過傳入一個字典，指定修改index或column：
自定義map函數(shù)處理dataframe
map函數(shù)通過傳入一個函數(shù)來對對象進行批量處理：
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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