如何改变大熊猫的指数值？
索引是用来唯一标识熊猫数据框中的一行。它只不过是一行的标签。如果我们在创建时没有为数据帧指定索引值，那么它将采用默认值，即从 0 到 n-1 的数字，其中 n 表示行数。
让我们创建一个数据帧
例:
Python 3
# import necessary packages
import pandas as pd
# create a dataframe
Students = pd.DataFrame({'Admission_id': ['AB101', 'AB102', 'AB103',
'AB104', 'AB105'],
'Student_id': ['21GFG1', '21GFG2', '21GFG3',
'21GFG4', '21GFG5'],
'Student_Name': ['Akhil', 'Mahesh Babu', 'Warner',
'Virat', 'ABD'],
'Height': [5.9, 6.2, 5.6, 5.8, 5.10]})
# display dataframe
Students
输出:
方法一:使用 set_index()
要更改索引值，我们需要使用熊猫中可用的 set_index 方法来指定索引。
语法
data frame name . set _ Index(" column _ name _ to _ setas _ Index "，inplace=True/False)
哪里，
- inplace 参数接受 True 或 False，这指定索引的更改是永久的还是临时的。
- True 表示更改是永久的。
- False 表示更改是临时的。
例 1:
通过在位置中指定= False(或)来临时更改索引，我们可以将其设为而不指定位置参数，因为默认情况下的位置值为 False。
Python 3
# import necessary packages
import pandas as pd
# create a dataframe
Students = pd.DataFrame({'Admission_id': ['AB101', 'AB102', 'AB103',
'AB104', 'AB105'],
'Student_id': ['21GFG1', '21GFG2', '21GFG3',
'21GFG4', '21GFG5'],
'Student_Name': ['Akhil', 'Mahesh Babu', 'Warner',
'Virat', 'ABD'],
'Height': [5.9, 6.2, 5.6, 5.8, 5.10]})
# setting admission id as index but temperorly
Students.set_index("Admission_id")
输出:
但是当我们在 DataFrame 中显示数据时，它仍然像以前一样，因为执行的操作不是保存的，因为它是一个临时操作。
解释–由于我们没有在set _ index方法中的 参数中指定T5】，默认为假，视为临时操作。
例 2 :
通过在 set_index 方法中指定 inplace=True 来永久更改索引。
例:
Python 3
# import necessary packages
import pandas as pd
# create a dataframe
Students = pd.DataFrame({'Admission_id': ['AB101', 'AB102', 'AB103',
'AB104', 'AB105'],
'Student_id': ['21GFG1', '21GFG2', '21GFG3',
'21GFG4', '21GFG5'],
'Student_Name': ['Akhil', 'Mahesh Babu', 'Warner',
'Virat', 'ABD'],
'Height': [5.9, 6.2, 5.6, 5.8, 5.10]})
# setting student id as index but permanenetly
Students.set_index("Student_id", inplace=True)
# display dataframe
Students
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