pandas数据分析-使用DataFrame的列

人们经常想要将DataFrame的一个或多个列当作行索引来用,或者可能希望将行索引当成DataFrame的列。

frame1 = DataFrame({'a':range(7),'b':range(7,0,-1),
'c':['one','one','one','two','two','two','two'],
'd':[0,1,2,0,1,2,3]})
print(frame1)

pandas数据分析-使用DataFrame的列

DataFrame的set_index函数会将其一个或多个列转换为行索引,并创建 一个新的DataFrame。

print(frame1.set_index('c','d'))

pandas数据分析-使用DataFrame的列

默认情况下,那些列会在DataFrame中移除,但是也可以将其保留下来。

print(frame1.set_index(['c','d'],drop=False))

pandas数据分析-使用DataFrame的列

reset_index的功能跟set_index刚好相反,层次化索引的级别会被转移到里面。

frame2 = frame1.set_index(['c','d'])
print(frame2.reset_index())

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