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Pandas中set_index和reset_index的用法及

Pandas中set_index和reset_index的用法及

作者: 七七biubiu | 来源:发表于2019-04-18 22:55 被阅读0次

    1.set_index

    DataFrame可以通过set_index方法,可以设置单索引和复合索引。
    DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
    append添加新索引,drop为False,inplace为True时,索引将会还原为列。

    In [307]: data
    Out[307]: 
         a    b  c    d
    0  bar  one  z  1.0
    1  bar  two  y  2.0
    2  foo  one  x  3.0
    3  foo  two  w  4.0
     
    In [308]: indexed1 = data.set_index('c')
     
    In [309]: indexed1
    Out[309]: 
         a    b    d
    c               
    z  bar  one  1.0
    y  bar  two  2.0
    x  foo  one  3.0
    w  foo  two  4.0
     
    In [310]: indexed2 = data.set_index(['a', 'b'])
     
    In [311]: indexed2
    Out[311]: 
             c    d
    a   b          
    bar one  z  1.0
        two  y  2.0
    foo one  x  3.0
        two  w  4.0
    

    2.reset_index
    reset_index可以还原索引,重新变为默认的整型索引
    DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=”)
    level控制了具体要还原的那个等级的索引
    drop为False则索引列会被还原为普通列,否则会丢失

    In [318]: data
    Out[318]: 
             c    d
    a   b          
    bar one  z  1.0
        two  y  2.0
    foo one  x  3.0
        two  w  4.0
     
    In [319]: data.reset_index()
    Out[319]: 
         a    b  c    d
    0  bar  one  z  1.0
    1  bar  two  y  2.0
    2  foo  one  x  3.0
    3  foo  two  w  4.0
    

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