pandas中关于set_index和reset_index的用法

最新推荐文章于 2024-04-15 15:05:39 发布
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分类专栏： pandas
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jingyi130705008/article/details/78162758
本文详细介绍了Pandas中DataFrame的set_index和reset_index方法，包括如何设置单索引和复合索引，以及如何还原索引，适用于数据分析和数据处理初学者及进阶者。

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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

 

 

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

 

Pandas 数据索引优化：set_index_reset_index 技巧
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本报告系统解析Pandas核心操作set_index与的底层逻辑、优化技巧及工程应用。通过第一性原理推导索引在数据结构中的核心作用，结合理论模型与实践案例，覆盖从基础概念到高级场景的全维度分析。重点揭示索引转换过程中的内存管理策略、性能瓶颈及规避方法，为数据工程师提供从数据清洗到复杂分析的全流程优化指南。用户使用set_index内存爆炸：频繁转换导致数据复制，大文件处理时OOM（Out Of Memory）。性能损耗：未优化的索引设置导致后续locmerge操作变慢。
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