pandas.DataFrame.set_index

DataFrame.set_index(keys, *, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

使用现有列设置 DataFrame 索引。

使用一个或多个现有列或数组（长度正确）设置 DataFrame 索引（行标签）。索引可以替换现有索引或扩展现有索引。

Parameters:

keys标签或类列表或标签/数组列表

此参数可以是单个列键、与调用 DataFrame 相同长度的单个数组，或包含列键和数组任意组合的列表。此处，“数组”包括 Series 、Index 、np.ndarray 和 Iterator 的实例。

dropbool, default True

删除将用作新索引的列。

appendbool，默认 False

是否将列追加到现有索引。

inplacebool，默认 False

是修改 DataFrame 还是创建新的 DataFrame。

verify_integritybool，默认 False

检查新索引是否存在重复项。否则，将检查推迟到必要时进行。设置为 False 将提高此方法的性能。

Returns:

DataFrame 或 None

已更改的行标签，如果 inplace=True 则为 None。

参见

DataFrame.reset_index

set_index 的反操作。

DataFrame.reindex

更改为新索引或扩展索引。

DataFrame.reindex_like

将此对象更改为与另一个 DataFrame 具有相同的索引。

Examples

>>> df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
...                    'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
...                    'sale': [55, 40, 84, 31]})
>>> df
   month  year  sale
0      1  2012    55
1      4  2014    40
2      7  2013    84
3     10  2014    31

将索引设置为 ‘month’ 列：

>>> df.set_index('month')
       year  sale
month
1      2012    55
4      2014    40
7      2013    84
10     2014    31

使用 ‘year’ 和 ‘month’ 列创建 MultiIndex：

>>> df.set_index(['year', 'month'])
            sale
year  month
2012  1     55
2014  4     40
2013  7     84
2014  10    31

使用 Index 和列创建 MultiIndex：

>>> df.set_index([pd.Index([1, 2, 3, 4]), 'year'])
         month  sale
   year
1  2012  1      55
2  2014  4      40
3  2013  7      84
4  2014  10     31

使用两个 Series 创建 MultiIndex：

>>> s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
>>> df.set_index([s, s**2])
      month  year  sale
1 1       1  2012    55
2 4       4  2014    40
3 9       7  2013    84
4 16     10  2014    31