pandas学习之df.set_index

pandas学习之pd.set_index

处理数据时，经常需要对索引进行处理，那么可以通过set_index和reset_index来进行处理

官方文档

DataFrame.set_index(self, keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

参数解释

0. 构建实例

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'height':[178,171,185,196],'weight':[156,90,140,142],
						'name':['小王','小明','小绿','小红']})
df

	height	weight	name
0	178		156		小王
1	171		90		小明
2	185		140		小绿
3	196		142		小红

1. key：label array-like or list of label/arrays
   需要设置成索引的数据，可以使一个标签，数组，或者标签或数组的列表

df.set_index('name')#指定某一列为索引

	height	weight
name		
小王	178		156
小明	171		90
小绿	185		140
小红	196		142

2. drop：bool，default True
   是否删除作为索引使用的列，默认True,即删除做为索引的列

df.set_index('name',drop=False)

		height	weight	name
name			
小王	178		156		小王
小明	171		90		小明
小绿	185		140		小绿
小红	196		142		小红

3. append:bool default False
   将序列添加到索引中，形成多级序列

df.set_index(df['name'],append = True)


			height	weight	name
	name			
0	小王	178		156		小王
1	小明	171		90		小明
2	小绿	185		140		小绿
3	小红	196		142		小红
# 前两列都为索引

4. inplace:bool default False
   将结果返回为原变量

df#原df

	height	weight	name
0	178		156		小王
1	171		90		小明
2	185		140		小绿
3	196		142		小红

df.set_index(df['name'],append = True，inplace = True)
			height	weight	name
	name			
0	小王	178		156		小王
1	小明	171		90		小明
2	小绿	185		140		小绿
3	小红	196		142		小红

df#无需对df重新赋值，df即为上边代码的结果
			height	weight	name
	name			
0	小王	178		156		小王
1	小明	171		90		小明
2	小绿	185		140		小绿
3	小红	196		142		小红

5. verify_integrity：bool default False
   检查索引是否重复。默认是False。