熊猫索引附加值 - Python

熊猫索引附加值是一个用于操作熊猫数据框的重要功能。索引是数据框中用于唯一标识每一行的标签或标识符。熊猫索引附加值允许我们向现有索引中添加新的标签或标识符，并将其与数据框的行关联起来。这使得在数据框上进行复杂的操作和分析更加方便。

熊猫索引附加值提供了几种方法来添加新的索引标签。本文将介绍以下几种方法：

1. 添加新的列作为索引

   • 使用现有数据列
   • 使用常量值
   • 使用表达式或函数

2. 设置新的索引列

   • 从现有数据框的列中选择一个或多个列作为索引

3. 重新设置索引

   • 为数据框的行重新分配索引值

下面我们将介绍每种方法的具体用法，并提供相应的代码示例。

添加新的列作为索引

使用现有数据列

以下是将现有数据列作为索引的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [28, 31, 25, 34]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 'Name' 列设置为索引
df.set_index('Name', inplace=True)

print(df)

输出结果如下：

      Age
Name     
Tom    28
Nick   31
John   25
Sam    34

使用常量值

以下是使用常量值作为索引的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [28, 31, 25, 34]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加一个索引列，所有行的值都是 'Person'
df['Index'] = 'Person'

# 将 'Index' 列设置为索引
df.set_index('Index', inplace=True)

print(df)

输出结果如下：

         Name  Age
Index            
Person    Tom   28
Person   Nick   31
Person   John   25
Person    Sam   34

使用表达式或函数

以下是使用表达式或函数生成索引值的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [28, 31, 25, 34]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加一个索引列，使用表达式生成索引值
df['Index'] = df.index + 1

# 将 'Index' 列设置为索引
df.set_index('Index', inplace=True)

print(df)

输出结果如下：

        Name  Age
Index            
1        Tom   28
2       Nick   31
3       John   25
4        Sam   34

设置新的索引列

有时我们需要从现有数据框的一列或多列中选择一个作为新的索引列。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [28, 31, 25, 34],
        'Country': ['USA', 'Canada', 'UK', 'Australia']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 'Country' 列设置为索引
df.set_index('Country', inplace=True)

print(df)

输出结果如下：

          Name  Age
Country            
USA        Tom   28
Canada    Nick   31
UK        John   25
Australia  Sam   34

重新设置索引

重新设置索引是指为数据框的行重新分配索引值。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [28, 31, 25, 34]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 'Name' 列设置为索引
df.set_index('Name', inplace=True)

# 重新设置索引
df.reset_index(inplace=True)

print(df)

输出结果如下：

   Name  Age
0   Tom   28
1  Nick   31
2  John   25
3   Sam   34

以上就是熊猫索引附加值以及其在Python中的用法的介绍。熊猫索引附加值是一个强大的工具，可以帮助程序员更方便地操作和分析熊猫数据框。希望本文对你有所帮助！