pandas指定列索引和行索引

1、使用 set_index() 在 Pandas DataFrame 中指定列作为索引
2、使用 read_excel 或 read_csv 中的 index_col 参数在 Pandas DataFrame 中将列作为索引

通常，在 Pandas Dataframe 中，我们默认以 0 到对象长度的序列号作为索引。我们也可以将 DataFrame 中的某一列作为其索引。为此，我们可以使用 pandas 中提供的 set_index()，也可以在从 excel 或 CSV 文件中导入 DataFrame 时指定列作为索引。

set_index() 可以应用于列表、序列或 DataFrame 来改变它们的索引。对于 DataFrame，set_index() 也可以将多个列作为它们的索引。

import pandas as pd
import numpy as np

colnames = ['Name','Time','Course']
df = pd.DataFrame([['Jay',10,'B.Tech'],
                   ['Raj',12,'BBA'],
                   ['Jack',11,'B.Sc']], columns = colnames)

print(df)

使用 set_index() 将一列作为索引。

import pandas as pd
import numpy as np

colnames = ['Name','Time','Course']
df = pd.DataFrame([['Jay',10,'B.Tech'],
                   ['Raj',12,'BBA'],
                   ['Jack',11,'B.Sc']], columns = colnames)

df.set_index('Name', inplace = True)

print(df)

使多列作为索引：

import pandas as pd
import numpy as np

colnames = ['Name','Time','Course']
df = pd.DataFrame([['Jay',10,'B.Tech'],
                   ['Raj',12,'BBA'],
                   ['Jack',11,'B.Sc']], columns = colnames)

df.set_index(['Name','Course'], inplace = True)

print(df)

当从 excel 或 CSV 文件中读取 DataFrame 时，我们可以指定我们想要的列作为 DataFrame 的索引。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel("data.xlsx",index_col = 2)
print(df)

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将指定行作为columns：

#set 第0行作为column名。axis=1，列变换
#有时候inplace=True的时候遇到了问题，这里inplace= False保留了第0行，然后drop掉第0行，比较安全。

pd1=pd.set_axis(pd.iloc[0],axis=1,inplace= False)  
pd1=pd1.drop(index=0) 

#set “names列作为index名。这里直接drop了第0行，目前没有遇到过问题。

pd=pd.set_index('names',drop=True)

#小结：set_index 行名 set_axis 列名和行名
*# 这里set_index的参数可以用’names’，相对更简单。set_axis 对参数的要求稍微繁琐一些。

 

参考文章：

https://www.delftstack.com/zh/howto/python-pandas/set-column-as-index-pandas/#%25E4%25BD%25BF%25E7%2594%25A8-read_excel-%25E6%2588%2596-read_csv-%25E4%25B8%25AD%25E7%259A%2584-index_col-%25E5%258F%2582%25E6%2595%25B0%25E5%259C%25A8-pandas-dataframe-%25E4%25B8%25AD%25E5%25B0%2586%25E5%2588%2597%25E4%25BD%259C%25E4%25B8%25BA%25E7%25B4%25A2%25E5%25BC%2595

https://blog.csdn.net/lc19837862/article/details/108945519