Python pandas.DataFrame.set_index用法及代码示例

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

使用现有列设置 DataFrame 索引。

使用一个或多个现有列或数组(长度正确)设置 DataFrame 索引(行标签)。索引可以替换现有索引或对其进行扩展。

参数：

keys：标签或 array-like 或标签/数组列表

此参数可以是单个列键、与调用 DataFrame 长度相同的单个数组或包含列键和数组的任意组合的列表。在这里，“array” 包括 Series 、 Index 、 np.ndarray 和 Iterator 的实例。

drop：布尔值，默认为真

删除要用作新索引的列。

append：布尔值，默认为 False

是否将列附加到现有索引。

inplace：布尔值，默认为 False

如果为 True，则原地修改 DataFrame(不创建新对象)。

verify_integrity：布尔值，默认为 False

检查新索引是否有重复项。否则，将检查推迟到必要时。设置为 False 将提高此方法的性能。

DataFrame 或无

更改行标签或 None 如果 inplace=True 。

例子：

>>> df = pd.DataFrame({'month':[1, 4, 7, 10],
...                    'year':[2012, 2014, 2013, 2014],
...                    'sale':[55, 40, 84, 31]})
>>> df
   month  year  sale
0      1  2012    55
1      4  2014    40
2      7  2013    84
3     10  2014    31

将索引设置为 ‘month’ 列：

>>> df.set_index('month')
       year  sale
month
1      2012    55
4      2014    40
7      2013    84
10     2014    31

使用列 ‘year’ and ‘month’ 创建 MultiIndex：

>>> df.set_index(['year', 'month'])
            sale
year  month
2012  1     55
2014  4     40
2013  7     84
2014  10    31

使用索引和列创建 MultiIndex：

>>> df.set_index([pd.Index([1, 2, 3, 4]), 'year'])
         month  sale
   year
1  2012  1      55
2  2014  4      40
3  2013  7      84
4  2014  10     31

使用两个系列创建一个 MultiIndex：

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> df.set_index([s, s**2])
      month  year  sale
1 1       1  2012    55
2 4       4  2014    40
3 9       7  2013    84
4 16     10  2014    31

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.DataFrame.set_index。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。

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