pandas.DataFrame.set_index-低调大师

pandas.DataFrame.set_index

2018-01-31 764

用于与pandas.DataFrame.reset_index做对比

DataFrame. set_index ( keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False ) [source]

Set the DataFrame index (row labels) using one or more existing columns. By default yields a new object.

Parameters:

Parameters:	keys : column label or list of column labels / arrays drop : boolean, default True Delete columns to be used as the new index append : boolean, default False Whether to append columns to existing index inplace : boolean, default False Modify the DataFrame in place (do not create a new object) verify_integrity : boolean, default False Check the new index for duplicates. Otherwise defer the check until necessary. Setting to False will improve the performance of this method
Returns:	dataframe : DataFrame

keys : column label or list of column labels / arrays

drop : boolean, default True

Delete columns to be used as the new index

append : boolean, default False

Whether to append columns to existing index

inplace : boolean, default False

Modify the DataFrame in place (do not create a new object)

verify_integrity : boolean, default False

Check the new index for duplicates. Otherwise defer the check until necessary. Setting to False will improve the performance of this method

Returns:

dataframe : DataFrame

Examples

  >>> df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
...                    'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
...                    'sale':[55, 40, 84, 31]})
   month  sale  year
0  1      55    2012
1  4      40    2014
2  7      84    2013
3  10     31    2014

 

Set the index to become the ‘month’ column:

  >>> df.set_index('month')
       sale  year
month
1      55    2012
4      40    2014
7      84    2013
10     31    2014

 

Create a multi-index using columns ‘year’ and ‘month’:

  >>> df.set_index(['year', 'month'])
            sale
year  month
2012  1     55
2014  4     40
2013  7     84
2014  10    31

 

Create a multi-index using a set of values and a column:

  >>> df.set_index([[1, 2, 3, 4], 'year'])
         month  sale
   year
1  2012  1      55
2  2014  4      40
3  2013  7      84
4  2014  10     31
 

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/420287

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pandas.DataFrame.reset_index

DataFrame. reset_index ( level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='' ) [source] For DataFrame with multi-level index, return new DataFrame with labeling information in the columns under the index names, defaulting to ‘level_0’, ‘level_1’, etc. if any are None. For a standard index, the index name will be used (if set), otherwise a default ‘index’ or ‘level_0’ (if ‘index’ is already taken) will be used. Parameters: level: int, str, tuple, or list, default None Only remove the ...

2018-01-31

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