pandas学习之df.set_index的具体使用

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。

来源：https://blog.csdn.net/lisnyuan/article/details/107086094