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根据另一个索引值修改DataFrame索引中的值

在Pandas中,可以使用set_index方法来根据另一个索引值修改DataFrame索引中的值。

set_index方法可以接受一个列名或者列名的列表作为参数,用于设置新的索引。它会返回一个新的DataFrame对象,原来的索引将被替换为新的索引。

下面是使用set_index方法修改DataFrame索引的示例代码:

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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [28, 32, 25, 35],
        'City': ['London', 'New York', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置新的索引列
df_new = df.set_index('Name')

# 打印修改后的DataFrame
print(df_new)

输出结果如下:

代码语言:txt
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      Age      City
Name               
Tom    28    London
Nick   32  New York
John   25     Paris
Sam    35     Tokyo

在上面的示例中,我们使用set_index方法将原来的索引列Name替换为新的索引列。最终输出的DataFrame对象df_new的索引列为Name,而不再是默认的0、1、2、3等整数索引。

如果要同时根据多个列修改索引,可以将列名组成的列表传递给set_index方法。例如:

代码语言:txt
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# 设置多个索引列
df_new = df.set_index(['Name', 'Age'])

# 打印修改后的DataFrame
print(df_new)

输出结果如下:

代码语言:txt
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              City
Name Age          
Tom  28    London
Nick 32  New York
John 25     Paris
Sam  35     Tokyo

除了set_index方法,还可以使用rename方法来修改索引列的值。rename方法可以接受一个字典作为参数,指定要修改的索引值。例如:

代码语言:txt
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# 修改索引值
df_new = df.rename(index={'Tom': 'Thomas', 'Nick': 'Nicholas'})

# 打印修改后的DataFrame
print(df_new)

输出结果如下:

代码语言:txt
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          Name  Age      City
Thomas     Tom   28    London
Nicholas  Nick   32  New York
John      John   25     Paris
Sam        Sam   35     Tokyo

上面的代码中,我们使用rename方法将索引值Tom修改为Thomas,将索引值Nick修改为Nicholas

总结起来,根据另一个索引值修改DataFrame索引的步骤如下:

  1. 使用set_index方法将原来的索引列替换为新的索引列。
  2. 或者使用rename方法修改索引值。

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