pandas改变数据框索引

在Python的数据处理库pandas中，数据框（DataFrame）是一种二维的表格型数据结构，它既有行索引也有列索引，在实际的数据分析过程中，我们可能需要对数据框的索引进行一些操作，例如改变索引的名称、顺序等，本文将详细介绍如何使用pandas库来改变数据框的索引。

1、使用set_index()方法改变索引

set_index()方法是pandas中最常用的改变数据框索引的方法，它可以将一个或多个现有的列设置为新的索引，该方法的基本语法如下：

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

参数说明：

keys：用于设置新索引的列名，可以是单个列名或列名列表。

drop：布尔值，表示是否删除原来的索引，默认为True。

inplace：布尔值，表示是否在原数据框上进行修改，默认为False，如果为True，则直接在原数据框上进行修改；如果为False，则返回一个新的数据框。

verify_integrity：布尔值，表示是否检查新索引是否唯一和完整，默认为False。

sort_values：布尔值，表示是否对新索引进行排序，默认为False。

append：布尔值，表示是否将旧索引的值附加到新索引上，默认为True。

示例：

import pandas as pd
创建一个数据框
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
将列'A'设置为新的索引
df.set_index('A', inplace=True)
print(df)

输出结果：

     B  C
A          
1   4   7
2   5   8
3   6   9

2、使用rename()方法重命名索引

rename()方法可以用于重命名数据框的行索引和列索引，该方法的基本语法如下：

dataframe.rename(columns=None, index=None, inplace=False)

参数说明：

columns：用于重命名列名的字典，键为原列名，值为新列名，可以为空，表示不重命名任何列。

index：用于重命名行索引的字典，键为原行名，值为新行名，可以为空，表示不重命名任何行。

inplace：布尔值，表示是否在原数据框上进行修改，默认为False，如果为True，则直接在原数据框上进行修改；如果为False，则返回一个新的数据框。

示例：

import pandas as pd
创建一个数据框
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
重命名列名为'X'、'Y'、'Z'和行名为'x'、'y'、'z'
df.rename(columns={'A': 'X', 'B': 'Y', 'C': 'Z'}, index={0: 'x', 1: 'y', 2: 'z'})
print(df)

输出结果：

     X  Y   Z
x      1   4   7
y      2   5   8
z      3   6   9

3、使用reset_index()方法重置索引

reset_index()方法可以将数据框的索引转换为普通的列，并生成新的整数索引，该方法的基本语法如下：

dataframe.reset_index(level=None, drop=True, inplace=False)

参数说明：

level：用于指定要重置的索引级别，可以为None、0或1，默认为None，表示重置所有级别的索引，如果为0或1，则只重置指定级别的索引，可以为多个级别，用逗号分隔，如果不指定任何级别，则默认重置所有级别的索引。

drop：布尔值，表示是否删除原来的索引，默认为True，如果为True，则删除原来的索引；如果为False，则保留原来的索引作为新的一列，默认情况下，原始索引被添加为新列“index”，如果要更改此名称，请使用“name”参数，请注意，仅当您希望保留多级索引时才应将其保留为False，否则建议使用“inplace”参数来避免复制数据框，有关详细信息，请参阅MultiIndex部分，请注意“drop”和“inplace”不能同时为True，如果两者都为True，则会引发错误，如果您想在原地重置索引并删除它，请首先调用“reset_index(inplace=True)”，然后调用“drop(columns=’index’)”，这会创建一个全新的副本并保留原始数据框不变，这是更安全的方法，有关详细信息，请参阅文档中的警告部分，有关更多信息和示例，请参见MultiIndex部分。

文章名称：pandas改变数据框索引
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