pandas dataframe set_index 修改索引

本文介绍了如何使用Pandas的set_index()方法修改DataFrame的索引,以避免默认索引列的出现。当索引设置不理想时,可以使用reset_index()还原。内容包括对DataFrame索引的理解,以及索引在数据操作中的作用。

set_index()修改索引

当我们要导出DataFrame中的数据时,经常会看到前面会多出一列,这一列一般是默认的索引列(当不手动指定索引时,pandas会默认从0开始,顺序生成索引),DataFrame中的索引是允许重复的。

以下代码截图来自Jupyter中文集成版(Python整合版)

Git地址:

https://github.com/DaiMaBang/Jupytericon-default.png?t=M1H3https://github.com/DaiMaBang/Jupyter

指定索引为id

 

如果认为设置的索引列不对,可以调用reset_index()进行索引还原

 

### set_index 方法的基本作用 `pandas.DataFrame.set_index` 方法用于为 DataFrame 设置新的索引(行标签)。新索引可以来自于 DataFrame 中的现有列,也可以来自于外部的 `array-like` 对象,还可以来自于其他索引对象。该方法允许将一个或多个列设置为索引,从而构建单层索引或层级索引(MultiIndex)[^2]。 --- ### 单列设置为索引 可以通过传入列名的方式将 DataFrame 中的某一列设为索引。默认情况下,原列仍保留在 DataFrame 中,除非设置 `drop=True` 以移除原列[^5]。 ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'ID': ['A001', 'A002', 'A003'], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35] }) # 将 'ID' 列设为索引 df_indexed = df.set_index('ID') print(df_indexed) ``` 输出结果: ``` Name Age ID A001 Alice 25 A002 Bob 30 A003 Charlie 35 ``` --- ### 多列设置为层级索引(MultiIndex) `set_index` 方法也支持将多个列组合为层级索引(MultiIndex),适用于需要多维索引结构的场景。例如,将 `'Gender'` 和 `'ID'` 同时设为索引: ```python # 添加 'Gender' 列 df['Gender'] = ['F', 'M', 'M'] # 使用两列构建 MultiIndex df_multi_index = df.set_index(['Gender', 'ID']) print(df_multi_index) ``` 输出结果: ``` Name Age Gender ID F A001 Alice 25 M A002 Bob 30 A003 Charlie 35 ``` --- ### 参数说明与使用注意事项 `set_index` 的完整语法如下: ```python DataFrame.set_index(keys, *, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) ``` - `keys`:用于设置索引的列名或列名列表。 - `drop`:是否删除作为索引的列,默认为 `True`。 - `append`:是否保留原有索引并将其作为层级索引的一部分,默认为 `False`。 - `inplace`:是否在原数据上修改,默认为 `False`。 - `verify_integrity`:是否检查新索引是否有重复值,默认为 `False`。 --- ### 示例:保留原索引并添加新索引 通过设置 `append=True`,可以将新的索引列追加到现有索引中,从而构建多层索引结构: ```python # 将 'ID' 添加为层级索引,保留原有默认索引 df_appended = df.set_index('ID', append=True) print(df_appended) ``` 输出结果: ``` Name Age Gender ID 0 A001 Alice 25 F 1 A002 Bob 30 M 2 A003 Charlie 35 M ``` --- ### 示例:不删除原列 如果希望将列设为索引的同时保留该列在 DataFrame 中,可以设置 `drop=False`: ```python df_indexed = df.set_index('ID', drop=False) print(df_indexed) ``` 输出结果: ``` ID Name Age Gender ID A001 A001 Alice 25 F A002 A002 Bob 30 M A003 A003 Charlie 35 M ``` --- ### 适用场景与总结 `set_index` 是用于重构 DataFrame 索引结构的重要方法,尤其适用于以下情况: - 需要基于某一列进行快速查找或分组操作。 - 构建具有层级结构的索引以支持多维数据分析。 - 在时间序列分析中将日期列设为索引。 - 与 `reset_index()` 配合使用,在数据变换过程中灵活调整索引结构[^4]。 ---
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