pandas中的set_index()和reset_index()

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#pandas中的index

本文详细介绍了Pandas库中set_index()和reset_index()函数的使用方法，包括官方定义、参数说明及实际应用示例，帮助读者掌握如何高效地进行数据框索引的设置与重置。
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set_index() 

官方定义:

使用一个或多个现有列设置索引,   默认情况下生成一个新对象

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

drop:默认为true，表示是否删除列作为新索引。

append：是否增加列到原来的索引上。

inplace：是否创建一个新的dataframe

单索引：

复合索引：

 

 reset_index()

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='')

 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.reset_index.html

 示例：

 

实际中在操作“读取旧表，生成新表”的过程中，会出现对上一表的index不覆盖，旧index变成了新表的中的一列“Unnamed:0”（很蠢的操作），推荐每次要打印head()，查看index，是否变化，最好使用

train2=train2.reset_index(drop=True) # 通过reset_index(drop=True)删除原行索引，同时要传给train2!!!

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set_index和reset_index
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### Pandas中set_index和reset_index的用法与区别 #### 1. `set_index` 方法 `set_index()` 是一个用于将 DataFrame 的某一列或多列设置为索引的方法。该方法的主要功能是将指定的列转换为行索引，从而实现更灵活的数据操作。通过参数可以控制是否保留原列以及是否追加到现有索引上[^1]。 - **参数说明**： - `keys`: 指定要设置为索引的列名（可以是一个或多个列）。 - `drop`: 默认值为 `True`，表示在将列设置为索引后删除该列；如果设置为 `False`，则保留原列[^2]。 - `append`: 默认值为 `False`，表示替换当前索引；如果设置为 `True`，则将新索引附加到现有索引上。 - `verify_integrity`: 如果设置为 `True`，会检查新索引是否唯一，如果不唯一则抛出异常[^3]。 ```python import pandas as pd data = {'test': ['20230101', '20230205', '20230506', '20230721', '20231131'], 'A': ['100', '100', '102', '103', '104'], 'B': ['200', '201', '202', '203', '204'], 'C': ['300', '301', '302', '303', '304']} df = pd.DataFrame(data) # 将 'A' 列设置为索引，并删除原列 df_set = df.set_index('A') print(df_set) # 索引变为 'A' 列，原 'A' 列被删除 # 将 'test' 列设置为索引，并保留原列 df_set_drop_false = df.set_index('test', drop=False) print(df_set_drop_false) # 'test' 列作为索引，同时保留原列 ``` #### 2. `reset_index` 方法 `reset_index()` 是一个用于重置 DataFrame 索引的方法。该方法的主要功能是将当前的行索引转换为普通列，并生成一个新的默认整数索引[^4]。 - **参数说明**： - `drop`: 默认值为 `False`，表示将原来的索引作为一列插入到 DataFrame 中；如果设置为 `True`，则直接丢弃原来的索引。 - `level`: 如果需要重置多级索引中的某一级，可以使用此参数指定级别。 - `inplace`: 如果设置为 `True`，则直接在原 DataFrame 上修改，而不是返回新的 DataFrame。 ```python # 重置索引并将原索引作为新列插入 df_reset = df_set.reset_index() print(df_reset) # 原索引 'A' 成为普通列，新增默认整数索引 # 重置索引并丢弃原索引 df_reset_drop = df_set.reset_index(drop=True) print(df_reset_drop) # 不保留原索引，只有默认整数索引 ``` #### 3. 主要区别 - **作用对象**： - `set_index` 将普通列设置为索引。 - `reset_index` 将索引重置为默认整数索引，并可选择保留或丢弃原索引。 - **数据结构变化**： - `set_index` 减少或保持列数，增加索引层级。 - `reset_index` 增加列数（若不丢弃原索引），减少或保持索引层级。 - **应用场景**： - 使用 `set_index` 可以方便地根据特定列进行分组、聚合等操作。 - 使用 `reset_index` 可以恢复索引为默认状态，便于后续处理或导出数据。 ```python # 示例：结合 set_index 和 reset_index df_set = df.set_index('test') # 设置 'test' 列为索引 df_reset = df_set.reset_index() # 将索引重置为默认整数索引 print(df_reset) ``` ### 注意事项 - 当使用 `set_index` 时，如果指定的列包含重复值且 `verify_integrity=True`，将会抛出异常。 - 在调用 `reset_index` 时，如果不需要保留原索引，可以通过 `drop=True` 参数简化代码逻辑。
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