pandas学习之df.set

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

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