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1 set_index

將?DataFrame?中的列轉(zhuǎn)化為行索引。

默認(rèn)情況下，轉(zhuǎn)換之后，原來(lái)的列將不見(jiàn)

1.1 基本使用方法

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

1.2 參數(shù)說(shuō)明

keys	列標(biāo)簽（需要設(shè)置為索引的列）
drop	刪除用作新索引的列 默認(rèn)為True
append	是否將列附加到現(xiàn)有索引 默認(rèn)為False
inplace	表示當(dāng)前操作是否對(duì)原數(shù)據(jù)生效 默認(rèn)為False
verify_integrity	檢查新索引的副本 將其設(shè)置為False將提高該方法的性能 默認(rèn)為false

1.3 舉例說(shuō)明

1.3.0 原始數(shù)據(jù)

import pandas as pddata={'a':range(7),'b':range(7,0,-1),'c':['one','one','one','two','two','two','two'],'d':[0,1,2,0,1,2,3]} f1=pd.DataFrame(data) f1'''a b c d 0 0 7 one 0 1 1 6 one 1 2 2 5 one 2 3 3 4 two 0 4 4 3 two 1 5 5 2 two 2 6 6 1 two 3 '''

1.3.1 默認(rèn)情況

f1.set_index(['c']) '''a b d c one 0 7 0 one 1 6 1 one 2 5 2 two 3 4 0 two 4 3 1 two 5 2 2 two 6 1 3 '''

1.3.2 保留索引所在的列（drop）

f1.set_index(['c'],drop=False) '''a b c d c one 0 7 one 0 one 1 6 one 1 one 2 5 one 2 two 3 4 two 0 two 4 3 two 1 two 5 2 two 2 two 6 1 two 3 '''

?1.3.3 多重索引

f1.set_index(['c','d'], drop=False) '''a b c d c d one 0 0 7 one 01 1 6 one 12 2 5 one 2 two 0 3 4 two 01 4 3 two 12 5 2 two 23 6 1 two 3 '''f1.set_index(['d','c'], drop=False) '''a b c d d c 0 one 0 7 one 0 1 one 1 6 one 1 2 one 2 5 one 2 0 two 3 4 two 0 1 two 4 3 two 1 2 two 5 2 two 2 3 two 6 1 two 3 '''

1.3.4 添加到原有索引（append）

f1.set_index('c', append=True) '''a b dc 0 one 0 7 0 1 one 1 6 1 2 one 2 5 2 3 two 3 4 0 4 two 4 3 1 5 two 5 2 2 6 two 6 1 3 '''

1.3.5 手動(dòng)指定索引

f1.set_index([pd.Index([1,2,3,4,5,6,7]), 'c']) '''a b dc 1 one 0 7 0 2 one 1 6 1 3 one 2 5 2 4 two 3 4 0 5 two 4 3 1 6 two 5 2 2 7 two 6 1 3'''

1.3.6 索引計(jì)算

s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7]) f1.set_index([s, s**2]) '''a b c d 1 1 0 7 one 0 2 4 1 6 one 1 3 9 2 5 one 2 4 16 3 4 two 0 5 25 4 3 two 1 6 36 5 2 two 2 7 49 6 1 two 3 1 ? '''

1.3.7 修改原始數(shù)據(jù)（inplace）

f1.set_index(['c','d'], inplace=True) f1 '''a b c d one 0 0 71 1 62 2 5 two 0 3 41 4 32 5 23 6 1 '''

2 reset

重新設(shè)置?DataFrame?索引

2.1 使用方法

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inpalce=False, col_level=0, col_fill=' ')

2.2 參數(shù)說(shuō)明

level	數(shù)值類型， int、str、tuple或list 默認(rèn)無(wú)——?jiǎng)h除所有級(jí)別的索引 指定level——?jiǎng)h除指定級(jí)別
drop	當(dāng)指定 drop=False 時(shí)，則索引列會(huì)被還原為普通列； 否則，經(jīng)設(shè)置后的新索引值被會(huì)丟棄 默認(rèn)為False
inplace	布爾類型 是否修改原始數(shù)據(jù)框 默認(rèn)False

2.3 舉例

2.3.0 原始數(shù)據(jù)

import pandas as pddata={'a':range(7),'b':range(7,0,-1),'c':['one','one','one','two','two','two','two'],'d':[0,1,2,0,1,2,3]} f1=pd.DataFrame(data) f1=f1.set_index(['c','d']) f1'''a b c d one 0 0 71 1 62 2 5 two 0 3 41 4 32 5 23 6 1 '''

2.3.1 level

level=數(shù)字，或者等于索引的名稱都可以

f1.reset_index(level='c') #等價(jià)于 f1.reset_index(level=0) '''c a b d 0 one 0 7 1 one 1 6 2 one 2 5 0 two 3 4 1 two 4 3 2 two 5 2 3 two 6 1 '''f1.reset_index(level='d') #等價(jià)于 f1.reset_index(level=1) '''d a b c one 0 0 7 one 1 1 6 one 2 2 5 two 0 3 4 two 1 4 3 two 2 5 2 two 3 6 1 '''

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Pandas (GeoPandas)笔记：set_index reset_index的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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