如何转换Pandas数据框架中某一列的索引

在Pandas中，可以使用set_index方法将数据框架（DataFrame）中的某一列设为索引。具体步骤如下：

1. 导入pandas包：

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame，例如：

df = pd.DataFrame({
        'key1':['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
        'key2':['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
        'value':[10, 20, 30, 40, 50]
    })

这里创建了一个包含3列的数据框架，其中key1和key2是索引的备选列，value是数据列。

1. 将key1列设为索引

df.set_index('key1')

这样key1列就成为了索引，输出结果为：

     key2  value
key1            
A       F     10
B       G     20
C       H     30
D       I     40
E       J     50

1. 如果需要保留原数据框架，可以使用inplace参数：

df.set_index('key1', inplace=True)

这样就会直接修改原数据框架中的索引，而无需创建新的数据框架。

另外，如果需要将多列设为索引，可以传入一个列表：

df.set_index(['key1', 'key2'], inplace=True)

这样就会将key1和key2两列设为联合索引。

注意：

• 如果已经有索引列，则使用set_index会覆盖掉原来的索引列。
• 如果某一列是唯一的，也可以使用set_index将其设为索引列。

上述攻略中所用到的实例代码也可以在下面的代码块中看到：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
        'key1':['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
        'key2':['F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
        'value':[10, 20, 30, 40, 50]
    })

print("初始数据框架:")
print(df)

df1 = df.set_index('key1')
print("key1作为索引的数据框架:")
print(df1)

df2 = df.set_index('key1', inplace=True)
print("修改原数据框架的结果:")
print(df2)

df3 = df.set_index(['key1', 'key2'], inplace=True)
print("多列作为联合索引的结果:")
print(df3)