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Python | Pandas data frame.set_index()

原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-data frame-set_index/

Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。 熊猫 set_index() 是一种将列表、序列或数据框设置为数据框索引的方法。制作数据框时也可以设置索引列。但是有时一个数据帧是由两个或多个数据帧组成的，因此以后的索引可以使用这种方法来更改。 语法:

DataFrame.set_index(键，删除=真，追加=假，插入=假，验证_完整性=假)

参数:

键:列名或列名列表。 删除:布尔值，如果为真，则删除用于索引的列。 追加:如果为真，则将该列追加到现有索引列。 在位:如果为真，则在数据框中进行更改。 verify_integrity: 如果为真，则检查新索引列是否有重复。

要下载使用的 CSV 文件，点击这里。 代码#1: 更改索引列 在本例中，名字列已成为数据框的索引列。

蟒蛇 3

# 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()

输出: 如输出图像所示，早先索引列是一系列数字，但后来它被替换为名字。 运行前–

运行后–

代码#2: 多索引列 在本例中，将两列作为索引列。Drop 参数用于删除列，append 参数用于将传递的列追加到已经存在的索引列。

蟒蛇 3

# 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()

输出: 如输出图像所示，数据有 3 个索引列。

代码#3: 在熊猫数据框 中设置单个浮动列作为索引

蟒蛇 3

# importing pandas library
import pandas as pd

# creating and initializing a nested list
students = [['jack', 34, 'Sydeny', 'Australia',85.96],
            ['Riti', 30, 'Delhi', 'India',95.20],
            ['Vansh', 31, 'Delhi', 'India',85.25],
            ['Nanyu', 32, 'Tokyo', 'Japan',74.21],
            ['Maychan', 16, 'New York', 'US',99.63],
            ['Mike', 17, 'las vegas', 'US',47.28]]

# Create a DataFrame object
df = pd.DataFrame(students,
                      columns=['Name', 'Age', 'City', 'Country','Agg_Marks'],
                           index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])

# here we set Float column 'Agg_Marks' as index of data frame
# using dataframe.set_index() function
df = df.set_index('Agg_Marks')

# Displaying the Data frame
df

输出:

在上面的例子中，我们将列“ Agg_Marks ”设置为数据帧的索引。

代码#4: 在熊猫数据框中将三列设置为多索引

蟒蛇 3

# importing pandas library
import pandas as pd

# creating and initializing a nested list
students = [['jack', 34, 'Sydeny', 'Australia',85.96,400],
            ['Riti', 30, 'Delhi', 'India',95.20,750],
            ['Vansh', 31, 'Delhi', 'India',85.25,101],
            ['Nanyu', 32, 'Tokyo', 'Japan',74.21,900],
            ['Maychan', 16, 'New York', 'US',99.63,420],
            ['Mike', 17, 'las vegas', 'US',47.28,555]]

# Create a DataFrame object
df = pd.DataFrame(students,
                      columns=['Name', 'Age', 'City', 'Country','Agg_Marks','ID'],
                           index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])

# Here we pass list of 3 columns i.e 'Name', 'City' and 'ID'
# to dataframe.set_index() function
# to set them as multiIndex of dataframe
df = df.set_index(['Name','City','ID'])

# Displaying the Data frame
df

输出:

在上例中，我们将列“名称”、“城市”和“ ID ”设置为数据框的多索引。

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