本文小编为大家详细介绍“Pandas.DataFrame如何重置列的行名”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“Pandas.DataFrame如何重置列的行名”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
pandas.DataFrame中的现有列分配给索引index（行名，行标签）。为索引指定唯一的名称很方便，因为使用loc，at选择（提取）元素时很容易理解。
将描述以下内容。
set_index（）的使用方法
-
基本用法
-
将指定的列保留为数据：参数drop
-
分配多索引
-
将索引更改为另一列（重置）
-
更改原始对象：参数inplace
读取csv文件等时指定索引
使用索引（行名）提取（选择）行和元素
了解如何更改索引的一部分或将整个列表替换为列表等，而不是将现有列分配给索引。
Pandas.DataFrame的行名和列名的修改
以下面的数据为例。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data/22/sample_pandas_normal.csv')
print(df)
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 1 Bob 42 CA 92
# 2 Charlie 18 CA 70
# 3 Dave 68 TX 70
# 4 Ellen 24 CA 88
# 5 Frank 30 NY 57set_index（）的使用方法
基本用法
在第一个参数键中指定用作索引的列的列名（列标签）。指定的列设置为索引。
df_i = df.set_index('name')
print(df_i)
# age state point
# name
# Alice 24 NY 64
# Bob 42 CA 92
# Charlie 18 CA 70
# Dave 68 TX 70
# Ellen 24 CA 88
# Frank 30 NY 57将指定的列保留为数据：参数drop
默认情况下，如上例所示，从数据列中删除指定的列。如果参数drop = False，则指定的列将设置为index，并且也将保留在data列中。
df_id = df.set_index('name', drop=False)
print(df_id)
# name age state point
# name
# Alice Alice 24 NY 64
# Bob Bob 42 CA 92
# Charlie Charlie 18 CA 70
# Dave Dave 68 TX 70
# Ellen Ellen 24 CA 88
# Frank Frank 30 NY 57分配多索引
如果在第一个参数键中指定了列名列表（列标签），则将多列分配为多索引。
df_mi = df.set_index(['state', 'name'])
print(df_mi)
# age point
# state name
# NY Alice 24 64
# CA Bob 42 92
# Charlie 18 70
# TX Dave 68 70
# CA Ellen 24 88
# NY Frank 30 57使用sort_index（）排序时，它可以整齐显示。
df_mi.sort_index(inplace=True)
print(df_mi)
# age point
# state name
# CA Bob 42 92
# Charlie 18 70
# Ellen 24 88
# NY Alice 24 64
# Frank 30 57
# TX Dave 68 70使用sort_values（）对行进行排序以进行说明。有关排序的详细信息，请参见以下文章。
pandas.DataFrame，Series排序（sort_values，sort_index）
默认情况下，如果在set_index（）中指定一列，则原始索引将被删除。
print(df_i)
# age state point
# name
# Alice 24 NY 64
# Bob 42 CA 92
# Charlie 18 CA 70
# Dave 68 TX 70
# Ellen 24 CA 88
# Frank 30 NY 57
df_ii = df_i.set_index('state')
print(df_ii)
# age point
# state
# NY 24 64
# CA 42 92
# CA 18 70
# TX 68 70
# CA 24 88
# NY 30 57如果将参数append设置为True，则除了原始索引之外，还将将指定的列添加为新的层次结构索引。
df_mi = df_i.set_index('state', append=True)
print(df_mi)
# age point
# name state
# Alice NY 24 64
# Bob CA 42 92
# Charlie CA 18 70
# Dave TX 68 70
# Ellen CA 24 88
# Frank NY 30 57添加的列是最底层。使用swaplevel（）切换图层。
print(df_mi.swaplevel(0, 1))
# age point
# state name
# NY Alice 24 64
# CA Bob 42 92
# Charlie 18 70
# TX Dave 68 70
# CA Ellen 24 88
# NY Frank 30 57将索引更改为另一列（重置）
与前面的示例一样，如果使用set_index（）指定列，则原始索引将被删除。
如果要保留原始索引，请使用reset_index（），它会从0开始按顺序对索引重新编号。
print(df_i)
# age state point
# name
# Alice 24 NY 64
# Bob 42 CA 92
# Charlie 18 CA 70
# Dave 68 TX 70
# Ellen 24 CA 88
# Frank 30 NY 57
df_ri = df_i.reset_index()
print(df_ri)
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 1 Bob 42 CA 92
# 2 Charlie 18 CA 70
# 3 Dave 68 TX 70
# 4 Ellen 24 CA 88
# 5 Frank 30 NY 57如果要将索引更改（重置）到另一列，请在reset_index（）之后使用set_index（）。如果一次性全部编写，将如下所示。
df_change = df_i.reset_index().set_index('state')
print(df_change)
# name age point
# state
# NY Alice 24 64
# CA Bob 42 92
# CA Charlie 18 70
# TX Dave 68 70
# CA Ellen 24 88
# NY Frank 30 57请注意，为方便起见，在此示例中将具有重叠值的列设置为索引，但是如果索引值不重叠（每个值都是唯一的），则更容易选择数据。
另请参见以下有关reset_index（）的文章。
Pandas.DataFrame,重置Series的索引index(reset_index)
更改原始对象：参数inplace
默认情况下，set_index（）不会更改原始对象并返回新对象，但是如果inplace参数为True，则原始对象将被更改。
df.set_index('name', inplace=True)
print(df)
# age state point
# name
# Alice 24 NY 64
# Bob 42 CA 92
# Charlie 18 CA 70
# Dave 68 TX 70
# Ellen 24 CA 88
# Frank 30 NY 57读取csv文件等时指定索引
从csv文件等中读取并生成pandas.DataFrame或pandas.Series时，如果原始文件包含要用作索引的列，则可以在读取时指定该列。
使用read_csv（）读取文件时，在参数index_col中指定一个列号，该列即成为索引。
df = pd.read_csv('./data/22/sample_pandas_normal.csv', index_col=0)
print(df)
# age state point
# name
# Alice 24 NY 64
# Bob 42 CA 92
# Charlie 18 CA 70
# Dave 68 TX 70
# Ellen 24 CA 88
# Frank 30 NY 57有关读取csv和tsv文件的详细信息，请参见以下文章。
Pandas读取csv/tsv文件（read_csv，read_table）
使用索引（行名）提取（选择）行和元素
与前面的示例一样，如果在索引（行名，行标签）中指定唯一的字符串，则可以按名称提取（选择）行或元素。
print(df)
# age state point
# name
# Alice 24 NY 64
# Bob 42 CA 92
# Charlie 18 CA 70
# Dave 68 TX 70
# Ellen 24 CA 88
# Frank 30 NY 57
print(df.loc['Bob'])
# age 42
# state CA
# point 92
# Name: Bob, dtype: object
print(df.at['Bob', 'age'])
# 42