Как задать индексы в DataFrame Pandas? 🐼

Чтобы задать индексы в датафрейме в Pandas, вы можете использовать метод set_index. Этот метод позволяет установить одну или несколько колонок в качестве индекса.

Вот пример, как использовать метод set_index:

import pandas as pd

# Создаем датафрейм
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

# Устанавливаем колонку 'A' в качестве индекса
df.set_index('A', inplace=True)

# Выводим результат
print(df)

В результате выполнения этого кода колонка 'A' станет индексом датафрейма.

Как задать индексы dataframe в pandas?

Если у вас есть dataframe в библиотеке pandas и вы хотите установить свои собственные индексы, вы можете использовать метод set_index(). Это очень полезная функция, которая позволяет вам установить один или несколько столбцов в качестве индекса для вашего dataframe. Давайте рассмотрим это более подробно.

Допустим, у вас есть следующий dataframe:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mike', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)

Этот dataframe выглядит следующим образом:

   Name  Age       City
0  John   25   New York
1  Jane   30      Paris
2  Mike   35     London
3  Emily  40      Tokyo

Теперь давайте представим, что вы хотите установить столбец "Name" в качестве индекса для этого dataframe. Вы можете использовать метод set_index() и передать имя столбца как аргумент:

df.set_index('Name')

Результатом будет новый dataframe с индексами, соответствующими столбцу "Name":

       Age       City
Name                 
John    25   New York
Jane    30      Paris
Mike    35     London
Emily   40      Tokyo

Теперь у вас есть dataframe с индексами, соответствующими именам. Это может быть полезно, когда вы хотите быстро обращаться к данным по имени вместо числового индекса.

Кроме установки индекса одного столбца, вы также можете установить индекс нескольких столбцов. Для этого просто передайте список имен столбцов в качестве аргумента метода set_index():

df.set_index(['Name', 'City'])

Результатом будет новый dataframe с индексами, состоящими из столбцов "Name" и "City":

              Age
Name  City       
John  New York  25
Jane  Paris     30
Mike  London    35
Emily Tokyo     40

Теперь у вас есть dataframe с именем и городом в качестве индексов. Это может быть полезно, когда вы хотите быстро фильтровать и анализировать данные, используя несколько критериев.

Если вы хотите сбросить установленный индекс и вернуть исходный числовой индекс dataframe, можно использовать метод reset_index():

df.reset_index()

Результатом будет исходный dataframe со стандартным числовым индексом:

   index  Name  Age       City
0      0  John   25   New York
1      1  Jane   30      Paris
2      2  Mike   35     London
3      3  Emily  40      Tokyo

Теперь вы знаете, как установить индексы dataframe в библиотеке pandas. Эта функция очень полезна для организации и быстрого доступа к данным в вашем dataframe. Не стесняйтесь использовать ее в своих проектах!