Python Pandas DataFrame.set_index()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas set_index()是一種將列表，係列或 DataFrame 設置為 DataFrame 索引的方法。也可以在製作 DataFrame 時設置索引列。但是有時一個數據幀是由兩個或多個數據幀組成的，因此可以使用此方法更改以後的索引。

用法:

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

參數：

• keys:列名或列名列表。
  drop:布爾值，如果為True，則刪除用於索引的列。
  append:如果為True，則將該列追加到現有索引列。
  inplace:如果為True，則在 DataFrame 中進行更改。
  verify_integrity:如果為True，則檢查新索引列是否重複。

要下載使用的CSV文件，請單擊此處。

代碼1：更改索引欄
在此示例中，“名字”列已成為“數據幀”的索引列。

# importing pandas package 
import pandas as pd 
  
# making data frame from csv file 
data = pd.read_csv("employees.csv") 
  
# setting first name as index column 
data.set_index("First Name", inplace = True) 
  
# display 
data.head()

輸出：
如輸出圖像中所示，索引列之前是一係列數字，但後來已被名字替換。

手術前-

手術後-

代碼2：多索引列
在此示例中，將創建兩列作為索引列。 Drop參數用於刪除列，而append參數用於將傳遞的列追加到已經存在的索引列。

# importing pandas package 
import pandas as pd 
  
# making data frame from csv file 
data = pd.read_csv("employees.csv") 
  
# setting first name as index column 
data.set_index(["First Name", "Gender"], inplace = True, 
                            append = True, drop = False) 
  
# display 
data.head()

輸出：
如輸出Image所示，數據具有3個索引列。