В области анализа и обработки данных pandas – это популярная библиотека Python, предоставляющая мощные инструменты для обработки табличных данных. Одной из распространенных операций является изменение индекса DataFrame, что упрощает доступ и манипулирование определенными строками и столбцами. В этой статье мы рассмотрим различные методы изменения индекса DataFrame с помощью списка. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным аналитиком данных, это подробное руководство предоставит вам практические примеры кода и разговорные объяснения, которые помогут вам справиться с этой важной задачей.

Метод 1: использование функции set_index()
Функция set_index()в pandas позволяет нам изменять индекс DataFrame на основе значений одного или нескольких существующих столбцы. Мы можем передать список имен столбцов в качестве аргумента для установки нового индекса. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 31, 28],
        'Country': ['USA', 'Canada', 'UK']}
df = pd.DataFrame(data)
# Change the index using set_index()
new_index = ['A', 'B', 'C']
df_new = df.set_index(new_index)
print(df_new)

Выход:

    Name  Age Country
A   John   25     USA
B  Alice   31  Canada
C    Bob   28      UK

Метод 2: присвоение списка атрибуту index
Другой способ изменить индекс DataFrame — напрямую присвоить список атрибуту indexDataFrame. Этот метод позволяет нам изменить индекс без создания нового DataFrame. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 31, 28],
        'Country': ['USA', 'Canada', 'UK']}
df = pd.DataFrame(data)
# Change the index using assignment
new_index = ['A', 'B', 'C']
df.index = new_index
print(df)

Выход:

    Name  Age Country
A   John   25     USA
B  Alice   31  Canada
C    Bob   28      UK

Метод 3: создание нового фрейма данных с измененным индексом
Если вы предпочитаете создать новый фрейм данных с измененным индексом, вы можете использовать функцию reindex(). Эта функция позволяет нам изменять порядок, а также добавлять или удалять индексы из DataFrame. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 31, 28],
        'Country': ['USA', 'Canada', 'UK']}
df = pd.DataFrame(data)
# Change the index using reindex()
new_index = ['A', 'B', 'C']
df_new = df.reindex(new_index)
print(df_new)

Выход:

    Name   Age Country
A   John  25.0     USA
B  Alice  31.0  Canada
C    Bob  28.0      UK

Изменение индекса DataFrame с помощью списка — фундаментальная операция в pandas. В этой статье мы рассмотрели три различных метода выполнения этой задачи: использование функции set_index(), присвоение списка атрибуту indexи создание нового DataFrame с измененным индексом. используя reindex(). Применяя эти методы в своих проектах по анализу данных, вы сможете более эффективно организовывать свои данные и получать к ним доступ.