Pandas 设置索引整数不浮动 - Python

在 Pandas 中，当我们将一个 DataFrame 的某一列或多个列设置为索引时，默认情况下索引会浮动。所谓浮动，即索引中原本对应的整数序列会被重新排序，从而不再与原本所属的行相对应。这对数据分析和处理带来了一些麻烦。本文将介绍如何在 Pandas 中设置索引时避免整数的浮动。

问题描述

首先，让我们看看经典的问题描述。假设我们有一个如下所示的简单的数据帧，其中 ID 列为整数索引。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
    'Score': [90, 80, 70, 60, 50]
})
df = df.set_index('ID')
print(df)

输出：

       Name  Score
ID               
1     Alice     90
2       Bob     80
3   Charlie     70
4     David     60
5       Eve     50

现在我们来删除第一个行：

df = df.drop(1)
print(df)

输出：

       Name  Score
ID               
2       Bob     80
3   Charlie     70
4     David     60
5       Eve     50

可以发现，此时索引 ID 的整数序列已经发生了浮动，从原本的 [1, 2, 3, 4, 5] 变成了 [2, 3, 4, 5]。这会在一定程度上影响数据的分析和处理。例如，如果我们想要按照 ID 列的顺序进行某些操作，那么现在这个数据帧将不再满足我们的需求。

解决方案

那么，应该如何避免索引整数的浮动呢？答案其实很简单：在设置索引时明确指定参数 drop=False 即可。具体来说，我们需要在原来的代码中稍作修改：

df = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
    'Score': [90, 80, 70, 60, 50]
})
df = df.set_index('ID', drop=False)
print(df)

输出：

    ID     Name  Score
ID                    
1    1    Alice     90
2    2      Bob     80
3    3  Charlie     70
4    4    David     60
5    5      Eve     50

此时可以发现，索引的整数序列并没有发生浮动。如果我们继续删除第一个行：

df = df.drop(1)
print(df)

输出：

    ID     Name  Score
ID                    
2    2      Bob     80
3    3  Charlie     70
4    4    David     60
5    5      Eve     50

还是能够按照原来的方式对数据进行分析和处理，因为整数序列并没有发生变化。

总结

在 Pandas 中，避免索引整数的浮动可以使用 set_index() 方法中的 drop 参数，将其设置为 False。这样可以确保索引中的整数序列不发生变化，从而不影响数据的分析和处理。