我要评论在数据处理时，经常会因为index报错而发愁。不要紧，本次来和大家聊聊pandas中处理索引的几种常用方法。
1.读取时指定索引列
很多情况下，我们的数据源是 csv 文件。假设有一个名为的文件data.csv，包含以下数据。
date,temperature,humidity 07/01/21,95,50 07/02/21,94,55 07/03/21,94,56
默认情况下，pandas将会创建一个从0开始的索引行，如下：
>>> pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"])
date temperature humidity
0 2021-07-01 95 50
1 2021-07-02 94 55
2 2021-07-03 94 56
但是，我们可以在导入过程中通过将index_col参数设置为某一列可以直接指定索引列。
>>> pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"], index_col="date")
temperature humidity
date
2021-07-01 95 50
2021-07-02 94 55
2021-07-03 94 56
2. 使用现有的 dataframe 设置索引
当然，如果已经读取数据或做完一些数据处理步骤后，我们可以通过set_index手动设置索引。
>>> df = pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"])
>>> df.set_index("date")
temperature humidity
date
2021-07-01 95 50
2021-07-02 94 55
2021-07-03 94 56
这里有两点需要注意下。
set_index方法默认将创建一个新的 dataframe。如果要就地更改df的索引，需要设置inplace=true。
df.set_index(“date”, inplace=true)
如果要保留将要被设置为索引的列，可以设置drop=false。
df.set_index(“date”, drop=false)
3. 一些操作后重置索引
在处理 dataframe 时，某些操作（例如删除行、索引选择等）将会生成原始索引的子集，这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引，可以使用reset_index方法。
>>> df0 = pd.dataframe(np.random.rand(5, 3), columns=list("abc"))
>>> df0
a b c
0 0.548012 0.288583 0.734276
1 0.342895 0.207917 0.995485
2 0.378794 0.160913 0.971951
3 0.039738 0.008414 0.226510
4 0.581093 0.750331 0.133022
>>> df1 = df0[df0.index % 2 == 0]
>>> df1
a b c
0 0.548012 0.288583 0.734276
2 0.378794 0.160913 0.971951
4 0.581093 0.750331 0.133022
>>> df1.reset_index(drop=true)
a b c
0 0.548012 0.288583 0.734276
1 0.378794 0.160913 0.971951
2 0.581093 0.750331 0.133022
通常，我们是不需要保留旧索引的，因此可将drop参数设置为true。同样，如果要就地重置索引，可设置inplace参数为true，否则将创建一个新的 dataframe。
4. 将索引从 groupby 操作转换为列
groupby分组方法是经常用的。比如下面通过添加一个分组列team来进行分组。
>>> df0["team"] = ["x", "x", "y", "y", "y"]
>>> df0
a b c team
0 0.548012 0.288583 0.734276 x
1 0.342895 0.207917 0.995485 x
2 0.378794 0.160913 0.971951 y
3 0.039738 0.008414 0.226510 y
4 0.581093 0.750331 0.133022 y
>>> df0.groupby("team").mean()
a b c
team
x 0.445453 0.248250 0.864881
y 0.333208 0.306553 0.443828
默认情况下，分组会将分组列编程index索引。但是很多情况下，我们不希望分组列变成索引，因为可能有些计算或者判断逻辑还是需要用到该列的。因此，我们需要设置一下让分组列不成为索引，同时也能完成分组的功能。
有两种方法可以完成所需的操作，第一种是用reset_index，第二种是在groupby方法里设置as_index=false。个人更喜欢第二种方法，它只涉及两个步骤，更简洁。
>>> df0.groupby("team").mean().reset_index()
team a b c
0 x 0.445453 0.248250 0.864881
1 y 0.333208 0.306553 0.443828
>>> df0.groupby("team", as_index=false).mean()
team a b c
0 x 0.445453 0.248250 0.864881
1 y 0.333208 0.306553 0.443828
5.排序后重置索引
当用sort_value排序方法时也会遇到这个问题，因为默认情况下，索引index跟着排序顺序而变动，所以是乱雪。如果我们希望索引不跟着排序变动，同样需要在sort_values方法中设置一下参数ignore_index即可。
>>> df0.sort_values("a")
a b c team
3 0.039738 0.008414 0.226510 y
1 0.342895 0.207917 0.995485 x
2 0.378794 0.160913 0.971951 y
0 0.548012 0.288583 0.734276 x
4 0.581093 0.750331 0.133022 y
>>> df0.sort_values("a", ignore_index=true)
a b c team
0 0.039738 0.008414 0.226510 y
1 0.342895 0.207917 0.995485 x
2 0.378794 0.160913 0.971951 y
3 0.548012 0.288583 0.734276 x
4 0.581093 0.750331 0.133022 y
6.删除重复后重置索引
删除重复项和排序一样，默认执行后也会打乱排序顺序。同理，可以在drop_duplicates方法中设置ignore_index参数true即可。
>>> df0
a b c team
0 0.548012 0.288583 0.734276 x
1 0.342895 0.207917 0.995485 x
2 0.378794 0.160913 0.971951 y
3 0.039738 0.008414 0.226510 y
4 0.581093 0.750331 0.133022 y
>>> df0.drop_duplicates("team", ignore_index=true)
a b c team
0 0.548012 0.288583 0.734276 x
1 0.378794 0.160913 0.971951 y
7. 索引的直接赋值
当我们有了一个 dataframe 时，想要使用不同的数据源或单独的操作来分配索引。在这种情况下，可以直接将索引分配给现有的 df.index。
>>> better_index = ["x1", "x2", "y1", "y2", "y3"]
>>> df0.index = better_index
>>> df0
a b c team
x1 0.548012 0.288583 0.734276 x
x2 0.342895 0.207917 0.995485 x
y1 0.378794 0.160913 0.971951 y
y2 0.039738 0.008414 0.226510 y
y3 0.581093 0.750331 0.133022 y
8.写入csv文件时忽略索引
数据导出到 csv 文件时，默认 dataframe 具有从 0 开始的索引。如果我们不想在导出的 csv 文件中包含它，可以在to_csv方法中设置index参数。
>>> df0.to_csv("exported_file.csv", index=false)
如下所示，导出的 csv 文件中，索引列未包含在文件中。
其实，很多方法中都有关于索引的设置，只不过大家一般比较关心数据，而经常忽略了索引，才导致继续运行时可能会报错。以上几个高频的操作都是有索引设置的，建议大家平时用的时候养成设置索引的习惯，这样会节省不少时间。
到此这篇关于pandas中8种常用的index 索引设置的文章就介绍到这了,更多相关pandas index 索引内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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