大家好，我是Peter~
本文主要是介绍Pandas中行和列索引的4个函数操作：
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快速回顾下Pandas创建索引的常见方法：
In [1]:
In [2]:
Out[2]:
新的间隔索引 IntervalIndex 通常使用 interval_range()函数来进行构造，它使用的是数据或者数值区间，基本用法：
In [3]:
Out[3]:
In [4]:
Out[4]:
以时间和日期作为索引，通过date_range函数来生成，具体例子为：
In [5]:
Out[5]:
pd.PeriodIndex是一个专门针对周期性数据的索引，方便针对具有一定周期的数据进行处理，具体用法如下：
In [6]:
Out[6]:
In [7]:
Out[7]:
In [8]:
Out[8]:
下面通过一份 简单的数据来讲解4个函数的使用。数据如下：
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设置单层索引
In [10]:
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我们发现df1的索引已经变成了name字段的相关值。
下面是设置多层索引：
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对索引的重置：
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针对多层索引的重置：
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多层索引直接原地修改：
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将指定的数据分配给所需要的轴axis。其中axis=0代表行方向，axis=1代表列方向。
两种不同的写法：
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使用 index 效果相同：
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原来的df2是没有改变的。如果我们想改变生效，同样也可以直接原地修改：
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针对axis=1或者axis="columns"方向上的操作。
1、直接传入我们需要修改的新名称：
[图片上传失败...(image-7bcc7d-1650125292352)]
使用axis="columns"效果相同：
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同样也可以直接原地修改：
[图片上传失败...(image-c4a86e-1650125292352)]
给行索引或者列索引进行重命名，假设我们的原始数据如下：
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1、通过传入的一个或者多个属性的字典形式进行修改：
In [29]:
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同时修改多个列属性的名称：
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2、通过传入的函数进行修改：
In [31]:
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也可以使用匿名函数lambda：
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In [33]:
在这里我们使用的是可视化库plotly_express库中的自带数据集tips：
[图片上传失败...(image-33140a-1650125292352)]
In [34]:
Out[34]:
In [35]:
我们发现df3其实是一个Series型的数据：
Out[35]:
In [36]:
下面我们通过reset_index函数将其变成了DataFrame数据：
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我们把列方向上的索引重新命名下：
In [37]:
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In [38]:
[图片上传失败...(image-59dc42-1650125292352)]
我们发现df5是df5是一个具有多层索引的数据框：
In [39]:
Out[39]:
我们可以选择重置其中一个索引：
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在重置索引的同时，直接丢弃原来的字段信息： 下面的sex信息被删除
In [41]:
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列方向上的索引直接原地修改：
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最后介绍一个笨方法来修改列索引的名称： 就是将新的名称通过列表的形式全部赋值给数据框的columns属性
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在列索引个数少的时候用起来挺方便的，如果多了不建议使用。