如何在熊猫中设置第一列和第一行作为索引？

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何在熊猫中设置第一列和第一行作为索引？

【英文标题】：How to set in pandas the first column and row as index?

【发布时间】：2016-08-05 01:15:56

【问题描述】：

当我读入 CSV 文件时，我可以说 pd.read_csv('my.csv', index_col=3) 并将第三列设置为索引。

如果我在内存中有 pandas 数据框，我该怎么做？我怎么能说将第一行也用作索引？第一列和第一行是字符串，矩阵的其余部分是整数。

【问题讨论】：

对不起，你在set_index之后吗？这会将一列设置为行的索引，您必须直接覆盖索引df.index = df.iloc[0].values 请注意，行长度需要与您的 df 中的当前行数相匹配

谢谢 EdChum，您的回答对我帮助很大。就我而言，它不是 df.index，而是 df.columns。对于我需要使用 set_index 的行。谢谢。

@Oli 可能值得留下答案，因为您尚未接受任何当前答案？

【参考方案1】：

也许试试 set_index()？

df = df.set_index([2])

【讨论】：

set_index 需要列标签。如果您的第三列有名称，这将引发 KeyError。

为了完整起见：如果列有非数字索引，则必须将数字替换为所述非数字索引，例如，df = df.set_index(['two' ])。

【参考方案2】：

按照详细程度递增的顺序将第一（或第 n）列作为索引：

df.set_index(list(df)[0])
df.set_index(df.columns[0])
df.set_index(df.columns.tolist()[0])

将第一行（或第 n 行）设为索引：

df.set_index(df.iloc[0].values)

如果你想要一个多级索引，你可以同时使用：

df.set_index([df.iloc[0], df.columns[0]])

请注意，使用列作为索引将自动将其作为列删除。使用行作为索引只是一个复制操作，不会从 DataFrame 中删除该行。

【参考方案3】：

不管有多少行，你都可以试试这个

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)

【讨论】：

这其实是最简单的解决方案。

同意，这是使用 CSV 文件时的最佳解决方案

问题已经提到了这一点，并专门要求内存中的DataFrames。

【参考方案4】：

也许可以试试df = pd.read_csv(header = 0)

【讨论】：

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