pandas set_index() 设置索引

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pandas.DataFrame.set_index 函数用于将 DataFrame 中的一个或多个列设置为索引。设置索引后，可以更高效地进行数据检索和操作。

语法

DataFrame.set_index(keys, *, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

使用一个或多个现有列或数组（长度正确）设置 DataFrame 的索引（行标签）。索引可以替换现有索引或对其进行扩展。

参数：

keys：标签或类似数组或标签/数组列表
- 此参数可以是单个列键、与调用的 DataFrame 长度相同的单个数组，或包含列键和数组的任意组合的列表。在这里，“数组”包括 Series、Index、np.ndarray 和 Iterator 的实例。
drop：布尔值，默认 True
- 删除要用作新索引的列。
append：布尔值，默认 False
- 是否将列附加到现有索引。
inplace：布尔值，默认 False
- 是否修改 DataFrame 而不是创建一个新的。
verify_integrity：布尔值，默认 False
- 检查新索引是否有重复。否则，将检查推迟到必要时进行。将其设置为 False 将提高此方法的性能。

返回值：

DataFrame 或 None
- 更改后的行标签或如果 inplace=True 则为 None。

示例

代码示例如下：

>>> df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
...                    'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
...                    'ale': [55, 40, 84, 31]})
>>> df
   month  year  sale
0      1  2012    55
1      4  2014    40
2      7  2013    84
3     10  2014    31

# 将索引设置为成为‘month’列：
>>> df.set_index('month')
       year  sale
month
1      2012    55
4      2014    40
7      2013    84
10     2014    31

# 使用列‘year’和‘month’创建一个 MultiIndex：
>>> df.set_index(['year', 'onth'])
            sale
year  month
2012  1     55
2014  4     40
2013  7     84
2014  10    31

# 使用一个 Index 和一个列创建一个 MultiIndex：
>>> df.set_index([pd.Index([1, 2, 3, 4]), 'year'])
         month  sale
   year
1  2012  1      55
2  2014  4      40
3  2013  7      84
4  2014  10     31

# 使用两个 Series 创建一个 MultiIndex：
>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> df.set_index([s, s**2])
      month  year  sale
1 1       1  2012    55
2 4       4  2014    40
3 9       7  2013    84
4 16     10  2014    31

Series 的 reset_index

Series 也有 reset_index() 方法。语法为：

Series.reset_index(level=None,
                   *,
                   drop=False,
                   name=_NoDefault.no_default,
                   inplace=False,
                   allow_duplicates=False
                  )

这在需要将索引视为列，或者索引无意义且需要在进行其他操作之前重置为默认值时非常有用。

参数：

level：整数、字符串、元组或列表，默认可选
对于具有 MultiIndex 的 Series，仅从索引中删除指定的级别。默认情况下删除所有级别。
drop：布尔值，默认 False
仅重置索引，而不将其作为列插入到新的 DataFrame 中。
name：对象，可选
用于包含原始 Series 值的列的名称。默认使用 self.name。当 drop 为 True 时，此参数将被忽略。
inplace：布尔值，默认 False
在原地修改 Series（不创建新对象）。
allow_duplicates：布尔值，默认 False
允许创建重复的列标签。
在 1.5.0 版本中新增。

返回值：

Series 或 DataFrame 或 None
当 drop 为 False（默认值）时，返回一个 DataFrame。新创建的列将在 DataFrame 中排在前面，后面是原始的 Series 值。当 drop 为 True 时，返回一个 Series。在任何一种情况下，如果 inplace 为 True，则不返回任何值。

示例：

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4], name='foo',
...               index=pd.Index(['a', 'b', 'c', 'd'], name='idx'))

# 生成具有默认索引的 DataFrame。
>>> s.reset_index()
  idx  foo
0   a    1
1   b    2
2   c    3
3   d    4

# 要指定新列的名称，请使用 name。
>>> s.reset_index(name='values')
  idx  values
0   a       1
1   b       2
2   c       3
3   d       4

# 要生成一个新的 Series 并将默认设置为 drop 为 True。
>>> s.reset_index(drop=True)
0    1
1    2
2    3
3    4
Name: foo, dtype: int64

# 对于具有多级索引的 Series，level 参数很有用。
>>> arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz']),
...           np.array(['one', 'two', 'one', 'two'])]
>>> s2 = pd.Series(
...     range(4), name='foo',
...     index=pd.MultiIndex.from_arrays(arrays,
...                                     names=['a', 'b']))

# 要删除索引的特定级别，请使用 level。
>>> s2.reset_index(level='a')
       a  foo
b
one  bar    0
two  bar    1
one  baz    2
two  baz    3

# 如果未设置 level，则从索引中删除所有级别。
>>> s2.reset_index()
     a    b  foo
0  bar  one    0
1  bar  two    1
2  baz  one    2
3  baz  two    3

场景

多重索引: 可以将多列设置为索引，创建多重索引。
数据清洗: 在数据预处理过程中，通过设置索引，可以更方便地进行数据清洗和操作。
高效查找: 设置索引后，可以更高效地进行数据查找和操作。

参考

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.set_index.html
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.reset_index.html

pandas set_index() 设置索引

语法

示例

Series 的 reset_index

场景

参考

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