博客

分享8 个常用pandas的 index设置

  • Post category:Python

下面是关于”分享8个常用pandas的index设置”的攻略。

1. 设置默认的行索引

首先在开始之前，为了能让本次攻略成功，请确保已经导入 Pandas 库，且该库已经预先安装好。

在 Pandas 中，可以通过 index_col 参数，很容易地设置默认的行索引为数据的某一列。例如，数据集中有以下几列，分别为 name、salary、age 和 sex。如果要将“name”列设置为默认的行索引，可以进行以下操作：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='name')

# 显示前几行数据
print(df.head())

2. 为现有索引命名

有时候，我们需要为现有的索引进行命名，这时候可使用 name 参数。例如，我们有一个数据集，其中有“Year”和“Quarter”两列，需要将这两列作为行索引，并给它们命名为“TimePeriod”，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将 Year 和 Quarter 列作为行索引，命名为 TimePeriod
df = df.set_index(['Year', 'Quarter']).rename_axis('TimePeriod')

# 显示前几行数据
print(df.head())

3. 重置默认的行索引

有时，可能需要将默认的行索引还原成普通的整数索引，可以通过 reset_index() 进行操作。例如，我们有一个数据集，其中的行索引是某个人的 ID，需要还原为整数索引，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='ID')

# 重置行索引
df = df.reset_index()

# 显示前几行数据
print(df.head())

4. 更改现有行索引的顺序

有些时候，在进行数据操作时，需要重新排列行索引的顺序，这时候可使用 reindex() 进行操作。例如，我们有一个数据集，其中的行索引是某个人的 ID，需要按照年龄进行升序排列，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv', index_col='ID')

# 按年龄进行升序排列
df = df.reindex(df['Age'].sort_values().index)

# 显示前几行数据
print(df.head())

以上是四种常用的索引设置，相信能够对大家使用 Pandas 带来帮助。

Tags: