pandas数据分析-使用DataFrame的列

人们经常想要将DataFrame的一个或多个列当作行索引来用，或者可能希望将行索引当成DataFrame的列。

frame1 = DataFrame({‘a‘:range(7),‘b‘:range(7,0,-1),
                   ‘c‘:[‘one‘,‘one‘,‘one‘,‘two‘,‘two‘,‘two‘,‘two‘],
                   ‘d‘:[0,1,2,0,1,2,3]})
print(frame1)

DataFrame的set_index函数会将其一个或多个列转换为行索引，并创建 一个新的DataFrame。

print(frame1.set_index(‘c‘,‘d‘))

默认情况下，那些列会在DataFrame中移除，但是也可以将其保留下来。

print(frame1.set_index([‘c‘,‘d‘],drop=False))

reset_index的功能跟set_index刚好相反，层次化索引的级别会被转移到里面。

frame2 = frame1.set_index([‘c‘,‘d‘])
print(frame2.reset_index())

pandas数据分析-使用DataFrame的列

原文：https://www.cnblogs.com/li98/p/10993510.html