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22_Pandas.DataFrame,重置列的行名(set_index）
pandas.DataFrame中的现有列分配给索引index（行名，行标签）。为索引指定唯一的名称很方便，因为使用loc，at选择（提取）元素时很容易理解。 将描述以下内容。 set_index（）的使用方法 基本用法将指定的列保留为数据：参数drop分配多索引将索引更改为另一列（重置）更改原始对象：参数inplace 读取csv文件等时指定索引使用索引（行名）提取（选择）行和元素了解如何更改索引的一部分或将整个列表替换为列表等，而不是将现有列分配给索引。 请参考以下文章， 01_Pandas.DataFrame的行名和列名的修改以下面的数据为例。 import pandas as pd df = pd.read_csv('./data/22/sample_pandas_normal.csv') print(df) # name age state point # 0 Alice 24 NY 64 # 1 Bob 42 CA 92 # 2 Charlie 18 CA 70 # 3 Dave 68 TX 70 # 4 Ellen 24 CA 88 # 5 Frank 30 NY 57 set_index（）的使用方法 基本用法在第一个参数键中指定用作索引的列的列名（列标签）。指定的列设置为索引。 df_i = df.set_index('name') print(df_i) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Bob 42 CA 92 # Charlie 18 CA 70 # Dave 68 TX 70 # Ellen 24 CA 88 # Frank 30 NY 57 将指定的列保留为数据：参数drop默认情况下，如上例所示，从数据列中删除指定的列。如果参数drop = False，则指定的列将设置为index，并且也将保留在data列中。 df_id = df.set_index('name', drop=False) print(df_id) # name age state point # name # Alice Alice 24 NY 64 # Bob Bob 42 CA 92 # Charlie Charlie 18 CA 70 # Dave Dave 68 TX 70 # Ellen Ellen 24 CA 88 # Frank Frank 30 NY 57 分配多索引如果在第一个参数键中指定了列名列表（列标签），则将多列分配为多索引。 df_mi = df.set_index(['state', 'name']) print(df_mi) # age point # state name # NY Alice 24 64 # CA Bob 42 92 # Charlie 18 70 # TX Dave 68 70 # CA Ellen 24 88 # NY Frank 30 57使用sort_index（）排序时，它可以整齐显示。 df_mi.sort_index(inplace=True) print(df_mi) # age point # state name # CA Bob 42 92 # Charlie 18 70 # Ellen 24 88 # NY Alice 24 64 # Frank 30 57 # TX Dave 68 70使用sort_values（）对行进行排序以进行说明。有关排序的详细信息，请参见以下文章。 17_pandas.DataFrame，Series排序（sort_values，sort_index）默认情况下，如果在set_index（）中指定一列，则原始索引将被删除。 print(df_i) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Bob 42 CA 92 # Charlie 18 CA 70 # Dave 68 TX 70 # Ellen 24 CA 88 # Frank 30 NY 57 df_ii = df_i.set_index('state') print(df_ii) # age point # state # NY 24 64 # CA 42 92 # CA 18 70 # TX 68 70 # CA 24 88 # NY 30 57如果将参数append设置为True，则除了原始索引之外，还将将指定的列添加为新的层次结构索引。 df_mi = df_i.set_index('state', append=True) print(df_mi) # age point # name state # Alice NY 24 64 # Bob CA 42 92 # Charlie CA 18 70 # Dave TX 68 70 # Ellen CA 24 88 # Frank NY 30 57添加的列是最底层。使用swaplevel（）切换图层。 print(df_mi.swaplevel(0, 1)) # age point # state name # NY Alice 24 64 # CA Bob 42 92 # Charlie 18 70 # TX Dave 68 70 # CA Ellen 24 88 # NY Frank 30 57 将索引更改为另一列（重置）与前面的示例一样，如果使用set_index（）指定列，则原始索引将被删除。 如果要保留原始索引，请使用reset_index（），它会从0开始按顺序对索引重新编号。 print(df_i) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Bob 42 CA 92 # Charlie 18 CA 70 # Dave 68 TX 70 # Ellen 24 CA 88 # Frank 30 NY 57 df_ri = df_i.reset_index() print(df_ri) # name age state point # 0 Alice 24 NY 64 # 1 Bob 42 CA 92 # 2 Charlie 18 CA 70 # 3 Dave 68 TX 70 # 4 Ellen 24 CA 88 # 5 Frank 30 NY 57如果要将索引更改（重置）到另一列，请在reset_index（）之后使用set_index（）。如果一次性全部编写，将如下所示。 df_change = df_i.reset_index().set_index('state') print(df_change) # name age point # state # NY Alice 24 64 # CA Bob 42 92 # CA Charlie 18 70 # TX Dave 68 70 # CA Ellen 24 88 # NY Frank 30 57请注意，为方便起见，在此示例中将具有重叠值的列设置为索引，但是如果索引值不重叠（每个值都是唯一的），则更容易选择数据。 另请参见以下有关reset_index（）的文章。 21_Pandas.DataFrame,重置Series的索引index(reset_index) 更改原始对象：参数inplace默认情况下，set_index（）不会更改原始对象并返回新对象，但是如果inplace参数为True，则原始对象将被更改。 df.set_index('name', inplace=True) print(df) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Bob 42 CA 92 # Charlie 18 CA 70 # Dave 68 TX 70 # Ellen 24 CA 88 # Frank 30 NY 57 读取csv文件等时指定索引从csv文件等中读取并生成pandas.DataFrame或pandas.Series时，如果原始文件包含要用作索引的列，则可以在读取时指定该列。 使用read_csv（）读取文件时，在参数index_col中指定一个列号，该列即成为索引。 df = pd.read_csv('./data/22/sample_pandas_normal.csv', index_col=0) print(df) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Bob 42 CA 92 # Charlie 18 CA 70 # Dave 68 TX 70 # Ellen 24 CA 88 # Frank 30 NY 57有关读取csv和tsv文件的详细信息，请参见以下文章。 03_Pandas读取csv/tsv文件（read_csv，read_table） 使用索引（行名）提取（选择）行和元素与前面的示例一样，如果在索引（行名，行标签）中指定唯一的字符串，则可以按名称提取（选择）行或元素。 print(df) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Bob 42 CA 92 # Charlie 18 CA 70 # Dave 68 TX 70 # Ellen 24 CA 88 # Frank 30 NY 57 print(df.loc['Bob']) # age 42 # state CA # point 92 # Name: Bob, dtype: object print(df.at['Bob', 'age']) # 42有关loc和at的信息，请参见以下文章。 04_Pandas获取和修改任意位置的值（at,iat,loc,iloc） |
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