pandas --index ,reindex, set_index, reset_index , reindex_like函数 之 set_index

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set_index()

  • 函数原型:DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
  • 参数解释:
    keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的列
    drop:默认为True,删除用作新索引的列
    append:默认为False,是否将列附加到现有索引
    inplace:默认为False,适当修改DataFrame(不要创建新对象)
    verify_integrity:默认为false,检查新索引的副本。否则,请将检查推迟到必要时进行。将其设置为false将提高该方法的性能。




#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2019-06-06 13:09
# @Author  : LiYahui
# @Description :  set_index demo
import pandas as pd

data = {A: [A0, A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8, A9, A10, A11],
        B: [B0, B1, B2, B3, B4, B5, B6, B7, B8, B9, B10, B11],
        C: [C0, C1, C2, C3, C4, C5, C6, C7, C8, C9, C10, C11],
        D: [D0, D1, D2, D3, D4, D5, D6, D7, D8, D9, D10, D11]}
df = pd.DataFrame(data)
# print(df)
‘‘‘
      A    B    C    D
0    A0   B0   C0   D0
1    A1   B1   C1   D1
2    A2   B2   C2   D2
3    A3   B3   C3   D3
4    A4   B4   C4   D4
5    A5   B5   C5   D5
6    A6   B6   C6   D6
7    A7   B7   C7   D7
8    A8   B8   C8   D8
9    A9   B9   C9   D9
10  A10  B10  C10  D10
11  A11  B11  C11  D11
‘‘‘
# drop=True
df1 = df.set_index("A", drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
# print(df1)
‘‘‘
       B    C    D
A                 
A0    B0   C0   D0
A1    B1   C1   D1
A2    B2   C2   D2
A3    B3   C3   D3
A4    B4   C4   D4
A5    B5   C5   D5
A6    B6   C6   D6
A7    B7   C7   D7
A8    B8   C8   D8
A9    B9   C9   D9
A10  B10  C10  D10
A11  B11  C11  D11
‘‘‘
# drop=False
df2 = df.set_index("A", drop=False, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
# print(df2)
‘‘‘
       A    B    C    D
A                      
A0    A0   B0   C0   D0
A1    A1   B1   C1   D1
A2    A2   B2   C2   D2
A3    A3   B3   C3   D3
A4    A4   B4   C4   D4
A5    A5   B5   C5   D5
A6    A6   B6   C6   D6
A7    A7   B7   C7   D7
A8    A8   B8   C8   D8
A9    A9   B9   C9   D9
A10  A10  B10  C10  D10
A11  A11  B11  C11  D11
‘‘‘
# append=True
df3 = df.set_index("A", drop=False, append=True, inplace=False, verify_integrity=False)
# print(df3)
‘‘‘
          A    B    C    D
   A                      
0  A0    A0   B0   C0   D0
1  A1    A1   B1   C1   D1
2  A2    A2   B2   C2   D2
3  A3    A3   B3   C3   D3
4  A4    A4   B4   C4   D4
5  A5    A5   B5   C5   D5
6  A6    A6   B6   C6   D6
7  A7    A7   B7   C7   D7
8  A8    A8   B8   C8   D8
9  A9    A9   B9   C9   D9
10 A10  A10  B10  C10  D10
11 A11  A11  B11  C11  D11
‘‘‘

# inplance=True
df4 = df.set_index("A", drop=False, append=True, inplace=True, verify_integrity=False)
print(df4)
# 不知道为什么
‘‘‘
None
‘‘‘

 

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