使用pandas中的set_index更改数据的索引

在本篇文章中，我们将介绍如何使用pandas中的set_index函数来更改数据的索引。set_index函数可以指定数据中的某一列，并将其作为数据的新索引。

将某一列设置为新索引

要使用set_index函数将某一列设为新索引，我们需要按照以下语法进行操作：

_index("Animal", inplaceTrue)

其中，第一个参数"Animal"是要作为索引的列名。

如果想要设置多个列作为索引，可以使用列表的形式进行设置：

_index(["Animal", "Id"], inplaceTrue)

此外，还有一个重要的参数inplace，它决定了是否创建副本。如果设置为False，则会创建副本并将修改后的数据存储在副本中；如果设置为True，则会直接在原始数据集上进行修改。

其他可选参数

除了inplace参数之外，set_index函数还有两个可选参数：drop和append。

drop参数决定了是否删除作为索引的列，默认值为True。如果设置为False，则不会删除该列。

append参数决定了是否将新的列添加到索引中且不替换已有的索引，默认值为False。如果设置为True，则会将新的列添加到已有的索引中，并保留已有的索引。

总结

通过使用pandas中的set_index函数，我们可以轻松地更改数据的索引。只需指定要作为索引的列名，并根据需要选择其他可选参数，即可完成对数据索引的修改。

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。