python包介绍：GeoPandas（初识）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

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1 set_index

将 DataFrame 中的列转化为行索引。

默认情况下，转换之后，原来的列将不见

1.1 基本使用方法

DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)

1.2 参数说明

keys	列标签（需要设置为索引的列）
drop	删除用作新索引的列默认为True
append	是否将列附加到现有索引默认为False
inplace	表示当前操作是否对原数据生效默认为False
verify_integrity	检查新索引的副本将其设置为False将提高该方法的性能默认为false

1.3 举例说明

1.3.0 原始数据

import pandas as pddata={'a':range(7),'b':range(7,0,-1),'c':['one','one','one','two','two','two','two'],'d':[0,1,2,0,1,2,3]}
f1=pd.DataFrame(data)
f1'''a   b   c   d
0   0   7   one 0
1   1   6   one 1
2   2   5   one 2
3   3   4   two 0
4   4   3   two 1
5   5   2   two 2
6   6   1   two 3
'''

1.3.1 默认情况

f1.set_index(['c'])
'''a b   d
c
one 0   7   0
one 1   6   1
one 2   5   2
two 3   4   0
two 4   3   1
two 5   2   2
two 6   1   3
'''

1.3.2 保留索引所在的列（drop）

f1.set_index(['c'],drop=False)
'''a b   c   d
c
one 0   7   one 0
one 1   6   one 1
one 2   5   one 2
two 3   4   two 0
two 4   3   two 1
two 5   2   two 2
two 6   1   two 3
'''

1.3.3 多重索引

f1.set_index(['c','d'], drop=False)
'''a b   c   d
c   d
one 0   0   7   one 01  1   6   one 12  2   5   one 2
two 0   3   4   two 01  4   3   two 12  5   2   two 23  6   1   two 3
'''f1.set_index(['d','c'], drop=False)
'''a b   c   d
d   c
0   one 0   7   one 0
1   one 1   6   one 1
2   one 2   5   one 2
0   two 3   4   two 0
1   two 4   3   two 1
2   two 5   2   two 2
3   two 6   1   two 3
'''

1.3.4 添加到原有索引（append）

f1.set_index('c', append=True)
'''a b   dc
0   one 0   7   0
1   one 1   6   1
2   one 2   5   2
3   two 3   4   0
4   two 4   3   1
5   two 5   2   2
6   two 6   1   3
'''

1.3.5 手动指定索引

f1.set_index([pd.Index([1,2,3,4,5,6,7]), 'c'])
'''a b   dc
1   one 0   7   0
2   one 1   6   1
3   one 2   5   2
4   two 3   4   0
5   two 4   3   1
6   two 5   2   2
7   two 6   1   3'''

1.3.6 索引计算

s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7])
f1.set_index([s, s**2])
'''a b   c   d
1   1   0   7   one 0
2   4   1   6   one 1
3   9   2   5   one 2
4   16  3   4   two 0
5   25  4   3   two 1
6   36  5   2   two 2
7   49  6   1   two 3
1

'''

1.3.7 修改原始数据（inplace）

f1.set_index(['c','d'], inplace=True)
f1
'''a b
c   d
one 0   0   71  1   62  2   5
two 0   3   41  4   32  5   23  6   1
'''

2 reset

重新设置 DataFrame 索引

2.1 使用方法

DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inpalce=False, col_level=0, col_fill=' ')

2.2 参数说明

level

数值类型， int、str、tuple或list

默认无——删除所有级别的索引

指定level——删除指定级别

drop

当指定 drop=False 时，则索引列会被还原为普通列；

否则，经设置后的新索引值被会丢弃

默认为False

inplace

布尔类型是否修改原始数据框

默认False

2.3 举例

2.3.0 原始数据

import pandas as pddata={'a':range(7),'b':range(7,0,-1),'c':['one','one','one','two','two','two','two'],'d':[0,1,2,0,1,2,3]}
f1=pd.DataFrame(data)
f1=f1.set_index(['c','d'])
f1'''a   b
c   d
one 0   0   71  1   62  2   5
two 0   3   41  4   32  5   23  6   1
'''

2.3.1 level

level=数字，或者等于索引的名称都可以

f1.reset_index(level='c')
#等价于
f1.reset_index(level=0)
'''c a   b
d
0   one 0   7
1   one 1   6
2   one 2   5
0   two 3   4
1   two 4   3
2   two 5   2
3   two 6   1
'''f1.reset_index(level='d')
#等价于
f1.reset_index(level=1)
'''d a   b
c
one 0   0   7
one 1   1   6
one 2   2   5
two 0   3   4
two 1   4   3
two 2   5   2
two 3   6   1
'''

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