Python Pandas – 从原始索引创建DataFrame，但强制使用新索引

Pandas是Python中用于数据分析的一种工具库。Pandas是基于Numpy构建的，提供了大量快捷、灵活的数据结构。其中DataFrame是常用的数据结构之一，它由行和列组成，类似于Excel中的一个表格。

当我们从原始数据中创建DataFrame时，有时会需要强制使用新的索引，而不是用原始索引。本文将介绍在Pandas中如何使用原始索引创建DataFrame，但强制使用新索引。

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

Pandas DataFrame

在介绍如何创建DataFrame时，先来简单介绍下DataFrame的主要属性：

行索引：DataFrame的每一行都有一个唯一的行索引，可以使用该索引选择单独的行。
列索引：DataFrame的每一列都有一个唯一的列索引，可以使用该索引选择单独的列。
值：DataFrame中存储的是多维数据，其中每个值对应着行和列索引的交叉点处的单元格数据。

使用Pandas创建DataFrame通常有以下几种方式：

从CSV文件中读取数据：df = pd.read_csv('filename.csv')
从Python列表创建数据框：df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2'])
从Python字典创建数据框：df = pd.DataFrame.from_dict(data)

本文将详细介绍如何在Pandas中使用原始索引创建DataFrame，但强制使用新索引。

从原始索引创建DataFrame

首先先看一下如何使用原始索引创建DataFrame。

下面是一个简单的例子，我们将使用Pandas从CSV文件读取数据，并使用默认的行索引创建DataFrame：

import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据，并使用默认的行索引创建DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 输出DataFrame
print(df)

输出结果如下所示：

   id  name  age
0   1   Bob   23
1   2  John   25
2   3  Jack   27
3   4  Lily   22

在上面的例子中，我们使用pd.read_csv()方法从CSV文件中读取数据，并将其存储在DataFrame对象中，然后使用print()方法将其输出。

强制使用新索引

在某些情况下，我们需要使用新的索引创建DataFrame，而不是使用原始索引。这时候我们可以使用set_index()方法将某一列设置为新的行索引。

下面是一个例子，我们将name列设置为新的索引，并强制使用该索引创建DataFrame：

import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据，并将name列设置为行索引
df = pd.read_csv('data.csv').set_index('name')

# 输出DataFrame
print(df)

输出结果如下所示：

      id  age
name         
Bob    1   23
John   2   25
Jack   3   27
Lily   4   22

在上面的例子中，我们首先从CSV文件中读取数据，并使用set_index()方法将name列设置为新的行索引。最后使用print()方法将其输出。

强制使用新索引并保留原始索引

在有些情况下，我们需要在强制使用新索引的同时，还需要保留原始索引，这时候我们可以使用reset_index()方法重新设置索引。

下面是一个例子，我们将name列设置为新的索引，并在保留原始索引的情况下，强制使用新索引：

import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据，并将name列设置为行索引
df = pd.read_csv('data.csv').set_index('name')

# 重新设置索引，保留原始索引
df = df.reset_index()

# 输出DataFrame
print(df)

输出结果如下所示：

   name  id  age
0   Bob   1   23
1  John   2   25
2  Jack   3   27
3  Lily   4   22

在上面的例子中，我们首先使用set_index()方法将name列设置为新的行索引，然后使用reset_index()方法重新设置索引，并保留原始索引。最后使用print()方法将其输出。

示例代码汇总

下面是本文介绍的示例代码汇总：

import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据，并使用默认的行索引创建DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 输出DataFrame
print(df)


# 从CSV文件中读取数据，并将name列设置为行索引
df = pd.read_csv('data.csv').set_index('name')

# 输出DataFrame
print(df)


# 从CSV文件中读取数据，并将name列设置为行索引
# 重新设置索引，保留原始索引
df = pd.read_csv('data.csv').set_index('name').reset_index()

# 输出DataFrame
print(df)