import pandas as pd pd.options.display.max_rows = 10 # 设置显示行数 #读入是直接指定索引 df1 = pd.read_csv(r‘E:\anacondatest\PythonData\高校信息.csv‘, encoding=‘gbk‘, index_col=‘学校名称‘) print(df1) #生成复合索引 df2 = pd.read_csv(r‘E:\anacondatest\PythonData\高校信息.csv‘, encoding=‘gbk‘, index_col=[‘学校名称‘,‘类型‘]) print(df2) # 已有数据框指定索引列 ‘‘‘ drop:建立索引后是否删除变量列，默认删除true append:是否在原基础上添加索引，默认替换 inplace:是否直接修改原数据框，默认否 ‘‘‘ df1.set_index([‘类型‘,‘学校名称‘, ‘名次‘], drop=False, append=True, inplace=True) print(df1) # 将索引还原为变量列 ‘‘‘ drop:是否将索引直接删除。而不是还原为变量列，默认还原 level:对于多重索引，确定转换哪个级别为变量，同时进行多个索引的还原 inplace:是否直接修改原数据框，默认否 ‘‘‘ df1.reset_index(inplace=True) # 不设置新索引，默认将原来的索引直接还原成变量列 df1.reset_index(inplace=True, level=[‘类型‘,‘学校名称‘], drop=False) print(df1) # 引用索引，索引仍然有存储格式，注意区分数值型和字符型的引用方式 print(df1.index) # c查看索引 # 修改索引名，本质上和变量名的修改方式相同，None表示的索引没有名字，顺序和df1.index输出的顺序一致 df1.index.names = [None, ‘索引1‘, ‘索引2‘] # 修改索引值，本质上是替换 df1.index[3] = 6 # 因为是替换，所以无法只改变一个索引的值 df1.index = [] # 列表中给所有与原索引一一对应的值
原文地址：https://www.cnblogs.com/kogmaw/p/12562184.html
时间： 2024-10-10 23:10:36