① pandas索引的設置與修改
大家好，我是Peter~
本文主要是介紹Pandas中行和列索引的4個函數操作：
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快速回顧下Pandas創建索引的常見方法：
In [1]:
In [2]:
Out[2]:
新的間隔索引 IntervalIndex 通常使用 interval_range()函數來進行構造，它使用的是數據或者數值區間，基本用法：
In [3]:
Out[3]:
In [4]:
Out[4]:
以時間和日期作為索引，通過date_range函數來生成，具體例子為：
In [5]:
Out[5]:
pd.PeriodIndex是一個專門針對周期性數據的索引，方便針對具有一定周期的數據進行處理，具體用法如下：
In [6]:
Out[6]:
In [7]:
Out[7]:
In [8]:
Out[8]:
下面通過一份 簡單的數據來講解4個函數的使用。數據如下：
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設置單層索引
In [10]:
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我們發現df1的索引已經變成了name欄位的相關值。
下面是設置多層索引：
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對索引的重置：
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針對多層索引的重置：
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多層索引直接原地修改：
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將指定的數據分配給所需要的軸axis。其中axis=0代錶行方向，axis=1代表列方向。
兩種不同的寫法：
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使用 index 效果相同：
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原來的df2是沒有改變的。如果我們想改變生效，同樣也可以直接原地修改：
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針對axis=1或者axis="columns"方向上的操作。
1、直接傳入我們需要修改的新名稱：
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使用axis="columns"效果相同：
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同樣也可以直接原地修改：
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給行索引或者列索引進行重命名，假設我們的原始數據如下：
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1、通過傳入的一個或者多個屬性的字典形式進行修改：
In [29]:
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同時修改多個列屬性的名稱：
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2、通過傳入的函數進行修改：
In [31]:
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也可以使用匿名函數lambda：
[圖片上傳失敗...(image-87745a-1650125292352)]
In [33]:
在這里我們使用的是可視化庫plotly_express庫中的自帶數據集tips：
[圖片上傳失敗...(image-33140a-1650125292352)]
In [34]:
Out[34]:
In [35]:
我們發現df3其實是一個Series型的數據：
Out[35]:
In [36]:
下面我們通過reset_index函數將其變成了DataFrame數據：
[圖片上傳失敗...(image-95459-1650125292352)]
我們把列方向上的索引重新命名下：
In [37]:
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In [38]:
[圖片上傳失敗...(image-59dc42-1650125292352)]
我們發現df5是df5是一個具有多層索引的數據框：
In [39]:
Out[39]:
我們可以選擇重置其中一個索引：
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在重置索引的同時，直接丟棄原來的欄位信息： 下面的sex信息被刪除
In [41]:
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列方向上的索引直接原地修改：
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最後介紹一個笨方法來修改列索引的名稱： 就是將新的名稱通過列表的形式全部賦值給數據框的columns屬性
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在列索引個數少的時候用起來挺方便的，如果多了不建議使用。