Python Pandas – 使用传递的标签列表创建新索引（删除）

介绍

Pandas是一个开源的数据分析工具，它为Python编程语言提供了高性能、易用性的数据结构和数据分析工具。Pandas主要用于数据清洗、数据分析和数据处理，是数据分析领域中常用的Python库之一。

在Pandas中，我们可以使用标签列表创建新的索引，并删除现有的索引。这一功能可以让我们通过标签对数据进行更有效率的查找及处理，提升整个数据分析过程的效率。接下来，我们对这一功能进行详细的介绍。

代码示例

我们先来看一下如何使用标签列表创建新的索引。下面的示例代码中，我们使用Pandas创建了一个DataFrame，它包含了两列数据：名称（Name）和年龄（Age）。首先我们可以打印出这个DataFrame的内容：

import pandas as pd

data = {'Name': ["Bob", "Alice", "Charlie", "David"],
        'Age': [30, 25, 18, 21]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

       Name  Age
0       Bob   30
1     Alice   25
2   Charlie   18
3     David   21

接下来，我们可以使用标签列表创建新的索引。例如，如果我们想把索引0和2对应的两行数据的索引标签从0和2，改为10和20，我们可以这样操作：

df = df.set_index([pd.Index([10, 1, 20, 3]), 'Name'])
print(df)

输出：

             Age
  Name         
10 Bob       30
1  Alice     25
20 Charlie   18
3  David     21

在这个示例代码中，我们首先使用pd.Index()来创建了一个包含所有新索引标签的列表 [10,1,20,3]，并将其作为set_index()函数的参数，用于创建新的索引。注意，我们在这里同时使用了原始DataFrame中的“Name”列和新索引标签来创建了复合索引，这样做可以让我们更方便地对数据进行多重返回等操作。

接下来，我们来看一下如何删除现有的索引。这个功能可以帮助我们在需要的情况下，清理不必要的索引标签并简化数据结构。

与创建新索引相似，我们可以使用Pandas库提供的一系列函数来删除现有的索引。例如，如果我们要删除现有的 “Name” 列索引，我们可以使用reset_index()函数，示例如下：

df = df.reset_index(level=['Name'])
print(df)

输出：

   Name  Age
0   Bob   30
1 Alice   25
2 Charlie 18
3 David 21

在这里，我们可以看到，reset_index()函数成功地删除了名为 “Name” 的索引列，让DataFrame的结构更加简化。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用标签列表创建新的索引，并删除现有的索引。这两个功能都可以帮助我们更加有效率地对数据进行查找和处理，优化整个数据分析过程。尽管Pandas的学习曲线较为陡峭，但在掌握了一定的基础知识之后，它的强大功能可以极大地提高数据分析和处理的效率。