Python Pandas Series.set_axis()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.set_axis()函数用于将所需的索引分配给给定轴。可以通过分配list-like或索引来更改列标签或行标签的索引。

用法： Series.set_axis(labels, axis=0, inplace=None)

参数：
labels:新索引的值。
axis:要更新的轴。值0标识行，值1标识列。
inplace:是否返回新的％(klass)s实例。

返回：重命名：系列

范例1：采用Series.set_axis()函数重置给定Series对象的轴。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow']) 
  
# Create the Index 
index_ = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5', 'City 6'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.set_axis()函数重置给定系列对象的索引

# Create the Index 
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W',  
                     periods = 6, tz = 'Europe/Berlin')  
  
  
# reset the index 
sr.set_axis(didx, inplace = True) 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.set_axis()函数已成功重置给定Series对象的索引。

范例2：采用Series.set_axis()函数重置给定Series对象的轴。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([100, 25, 32, 118, 24, 65]) 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.set_axis()函数重置给定系列对象的索引

# Assign the new index 
sr.set_axis(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], inplace = True) 
  
# print the series 
print(sr)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.set_axis()函数已成功重置给定Series对象的索引。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.set_axis()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。