Python Pandas – 在特定位置插入新的索引值
Pandas是Python中广泛使用的数据分析库。在数据的处理中,经常需要重新设置DataFrame的索引。本文将介绍如何在特定位置插入新的索引值。
在Pandas中,DataFrame的索引可以是任意的。我们可以使用默认的0,1,2,…等整数索引,或者使用文本、时间戳等标签。当我们需要重构DataFrame的索引时,我们需要使用set_index
和reset_index
方法。
在使用set_index
方法时,我们需要传递想要设为索引的列名。在默认情况下,索引会被添加到最后一列。例如,假设我们有以下一个DataFrame:
import pandas as pd
data = {'age': [25, 30, 35],
'salary': [5000, 10000, 15000]}
df = pd.DataFrame(data)
这个DataFrame看起来是这样的:
age | salary | |
---|---|---|
0 | 25 | 5000 |
1 | 30 | 10000 |
2 | 35 | 15000 |
现在,我们想要将age
列设为索引。我们可以使用以下代码:
df.set_index('age')
这个DataFrame看起来是这样的:
salary | |
---|---|
age | |
25 | 5000 |
30 | 10000 |
35 | 15000 |
我们可以看到新的索引列age
已经被添加,并且被放置在了最左边。
但是,有时候我们需要将索引位置放在特定位置,而不是默认的最左边。在这种情况下,我们可以使用insert
方法。insert
方法允许我们在DataFrame的指定位置插入一个新的列。
下面是一个例子,我们将age
列设为索引,并将其插入到了salary
列的后面:
df.insert(loc=1, column='age', value=[25,30,35])
df = df.set_index('age')
这个DataFrame看起来是这样的:
salary | |
---|---|
age | |
25 | 5000 |
30 | 10000 |
35 | 15000 |
我们可以看到,新的索引列age
已经被添加到了指定位置。
另外一个需要注意的问题是,如果我们想要插入的列已经存在,这个方法会将已存在的列删除并替换为新的列(即使列名完全一样)。因此,在使用这个方法时需要小心。
另外,有时我们可能想要在不同的位置插入索引。例如,我们可能希望在索引中插入多个列,或在列之间插入列。要做到这一点,我们需要使用MultiIndex
。
下面是一个例子,我们使用两个列作为索引:
data = {'age': [25, 25, 30, 30, 35, 35],
'sex': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F'],
'salary': [5000, 6000, 10000, 12000, 15000, 18000]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['age', 'sex'])
这个DataFrame看起来是这样的:
salary | |
---|---|
age | sex |
25 | M | 5000 |
F | 6000 | |
30 | M | 10000 |
F | 12000 | |
35 | M | 15000 |
F | 18000现在,我们想要在索引中插入一个新的层级level1 ,该层级将在age 和sex 之间。我们可以使用MultiIndex.from_arrays 方法创建一个新的MultiIndex 对象,并将其插入到DataFrame的列中。 |
new_index = pd.MultiIndex.from_arrays([['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F'], [25, 25, 30, 30, 35, 35], ['level1', 'level1', 'level1', 'level1', 'level1', 'level1']], names=('sex', 'age', 'level1'))
df.index = new_index
这个DataFrame看起来是这样的:
salary | |
---|---|
sex | age | level1 | |
M | 25 | level1 | 5000 |
F | 25 | level1 | 6000 |
M | 30 | level1 | 10000 |
F | 30 | level1 | 12000 |
M | 35 | level1 | 15000 |
F | 35 | level1 | 18000 |
我们可以看到,新的索引层级level1
已经被插入,并在age
和sex
之间。
结论
在Pandas中,我们可以使用set_index
和reset_index
方法重新设置DataFrame的索引,以更好地适应我们的需求。如果我们需要在指定的位置插入索引,我们可以使用insert
方法。如果我们需要在不同的位置插入索引,我们可以使用MultiIndex
对象。当我们在处理数据时经常需要重新定义索引时,这些技巧会非常有用。