《利用python进行数据分析》之set_index与reset_index函数功能

• 《利用python进行数据分析》之set_index与reset_index函数功能

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Created on Sat Nov 17 22:09:24 2018

@author: muli
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from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np

# 使用DataFrame的列
# 将DataFrame的一个或多个列当做行索引来用，
# 或者可能希望将行索引变成DataFrame要的列。

frame=DataFrame({'a':range(7),'b':range(7,0,-1),
                 'c':['one','one','one','two','two','two','two'],
                 'd':[0,1,2,0,1,2,3]})

print(frame)
print("-------------")
#DataFrame的set_index函数会将一个或多个列转换为行索引，
#并创建一个新的DataFrame：
# 列索引----行索引
frame2=frame.set_index(['c','d'])
print(frame2)
#默认情况下，那些列会从DataFrame中移除，但是也可以将其保留：
print("-----------")
print(frame.set_index(['c','d'],drop=False))
print("-------")

#reset_index的功能跟set_index刚好相反，
#层次化索引的级别会被转移到列里面：
print(frame2.reset_index())