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首頁大數(shù)據(jù)時代pandas 如何在已有dataframe的基礎(chǔ)上，指定它的某某列為索引？
pandas 如何在已有dataframe的基礎(chǔ)上，指定它的某某列為索引？
2023-04-25
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Pandas是一個開源的Python數(shù)據(jù)分析庫，它提供了一種靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DataFrame，可用于處理和操作大型數(shù)據(jù)集。在Pandas中，DataFrame是一種二維表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類似于Excel電子表格或SQL數(shù)據(jù)庫表，并且支持標簽索引和自由數(shù)據(jù)類型。

在Pandas中，我們可以指定DataFrame的某個列作為索引，以便更方便地訪問和操作數(shù)據(jù)。下面將介紹如何在已有DataFrame的基礎(chǔ)上指定某個列為索引。

首先，我們需要創(chuàng)建一個示例DataFrame來演示如何指定索引。假設(shè)我們有以下數(shù)據(jù)：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

輸出結(jié)果如下：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M
3    David   40      M

這是一個簡單的DataFrame，包含三列數(shù)據(jù)：姓名、年齡和性別。現(xiàn)在我們想把“姓名”列作為索引，以便更方便地訪問和操作數(shù)據(jù)，該怎么做呢？

Pandas提供了set_index()函數(shù)，可以用來指定DataFrame的某個列作為索引。下面是具體步驟：

df.set_index('name', inplace=True)
print(df)

輸出結(jié)果如下：

         age gender
name              
Alice     25      F
Bob       30      M
Charlie   35      M
David     40      M

可以看到，現(xiàn)在“姓名”列已經(jīng)成為了索引，位于表格左側(cè)，并且索引的名稱為“name”。

set_index()函數(shù)有一個參數(shù)inplace，如果設(shè)置為True，則直接修改DataFrame本身，而不是返回一個新的DataFrame。這樣做的好處是可以省去創(chuàng)建新變量的過程，直接在原始數(shù)據(jù)上進行操作。

除了inplace參數(shù)外，set_index()函數(shù)還有其他一些可選參數(shù)，例如drop和append。drop參數(shù)用于指定是否在DataFrame中刪除指定列，而append參數(shù)用于指定是否將新索引添加到當前索引之后。具體使用方法可以參考Pandas官方文檔。

需要注意的是，一旦指定了某個列作為索引，就不能再通過它的列名訪問該列數(shù)據(jù)了，而必須使用loc或iloc等Pandas提供的方法進行訪問。例如：

print(df.loc['Alice'])

輸出結(jié)果如下：

age       25
gender     F
Name: Alice, dtype: object

可以看到，現(xiàn)在我們可以通過姓名來訪問每個人的其他信息，比如年齡和性別了。

總結(jié)一下，在Pandas中，我們可以使用set_index()函數(shù)來指定DataFrame的某個列作為索引，以便更方便地訪問和操作數(shù)據(jù)。具體使用方法需要注意inplace、drop和append等參數(shù)，同時需要注意一旦指定了某個列作為索引，就不能再通過它的列名訪問該列數(shù)據(jù)了，而必須使用loc或iloc等Pandas提供的方法進行訪問。

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