迹忆客 专注技术分享

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。

使用 set_index() 在 Pandas DataFrame 中指定列作为索引

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。

例：

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)

输出：

   Name  Time  Course
0   Jay    10  B.Tech
1   Raj    12     BBA
2  Jack    11    B.Sc

将列作为索引的语法：

dataframe.set_index(Column_name, inplace=True)

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)

输出：

      Time  Course
Name              
Jay     10  B.Tech
Raj     12     BBA
Jack    11    B.Sc

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)

输出：

             Time
Name Course      
Jay  B.Tech    10
Raj  BBA       12
Jack B.Sc      11

使用 read_excel 或 read_csv 中的 index_col 参数在 Pandas DataFrame 中将列作为索引

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。

例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel("data.xlsx", index_col=2)
print(df)

输出：

        Name  Time
Course            
B.Tech  Mark    12
BBA     Jack    10
B.Sc     Jay    11