pandas.set_index()

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本文详细讲解如何使用set_index()函数将DataFrame的列转换为行索引，介绍默认行为及如何通过drop参数保留原始列。掌握这一技巧对于数据操作和整理至关重要。





 

set_index( ) 将 DataFrame 中的列转化为行索引。

如下图所示：

默认的，当列变成行索引之后，原来的列就没了，但是可以通过设置drop来保留原来的列。




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在实际情况中，数据集中的日期时间格式可能会因为多样性而变得复杂。函数提供了format参数，允许我们指定自定义的日期时间格式。# 高级应用：自定义日期格式# 输出使用自定义日期格式后的DataFrameprint("\n使用自定义日期格式后的DataFrame：\n", df)在上述代码中，我们创建了一个包含自定义日期格式的列，并使用函数将其转换为datetime类型。通过设置参数，我们告诉Pandas数据集中的日期时间遵循年月日的格式。通过本篇技术博客，我们深入探讨了Pandas库中的强大工具——
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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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pandas学习笔记------set_index()
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pandas 小技巧——set_index()和reset_index()
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