熊猫可以使用列作为索引吗？答案

【问题标题】：Could pandas use column as index?熊猫可以使用列作为索引吗？
【发布时间】：2016-11-27 07:12:25
【问题描述】：

我有一个这样的电子表格：

Locality    2005    2006    2007    2008    2009

ABBOTSFORD  427000  448000  602500  600000  638500
ABERFELDIE  534000  600000  735000  710000  775000
AIREYS INLET459000  440000  430000  517500  512500

我不想手动将列与行交换。是否可以像这样使用 pandas 将数据读取到列表中：

data['ABBOTSFORD']=[427000,448000,602500,600000,638500]
data['ABERFELDIE']=[534000,600000,735000,710000,775000]
data['AIREYS INLET']=[459000,440000,430000,517500,512500]

【问题讨论】：

Redefining the Index in a Pandas DataFrame object的可能重复
我不同意。即使问题的本质是相似的（因此答案也是相似的），当人们想要“为索引创建列”时，他们会搜索类似这个问题的内容。

标签： python excel pandas

【解决方案1】：

是的，使用set_index，您可以将Locality 设为您的行索引。

data.set_index('Locality', inplace=True)

如果未提供inplace=True，set_index 将返回修改后的数据帧作为结果。

例子：

> import pandas as pd
> df = pd.DataFrame([['ABBOTSFORD', 427000, 448000],
                     ['ABERFELDIE', 534000, 600000]],
                    columns=['Locality', 2005, 2006])

> df
     Locality    2005    2006
0  ABBOTSFORD  427000  448000
1  ABERFELDIE  534000  600000

> df.set_index('Locality', inplace=True)
> df
              2005    2006
Locality                  
ABBOTSFORD  427000  448000
ABERFELDIE  534000  600000

> df.loc['ABBOTSFORD']
2005    427000
2006    448000
Name: ABBOTSFORD, dtype: int64

> df.loc['ABBOTSFORD'][2005]
427000

> df.loc['ABBOTSFORD'].values
array([427000, 448000])

> df.loc['ABBOTSFORD'].tolist()
[427000, 448000]

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用set_index 来更改索引。您不需要手动将行与列交换，pandas 中有一个转置 (data.T) 方法可以为您完成：

> df = pd.DataFrame([['ABBOTSFORD', 427000, 448000],
                    ['ABERFELDIE', 534000, 600000]],
                    columns=['Locality', 2005, 2006])

> newdf = df.set_index('Locality').T
> newdf

Locality    ABBOTSFORD  ABERFELDIE
2005        427000      534000
2006        448000      600000

然后您可以获取数据框列值并将它们转换为列表：

> newdf['ABBOTSFORD'].values.tolist()

[427000, 448000]

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用从 Pandas 中的电子表格读取时可用的 index_col 参数设置列索引。

这是我的解决方案：

首先，将 pandas 导入为 pd： import pandas as pd
使用 pd.read_excel() 读取文件名（如果您的数据在电子表格中）并通过指定 index_col 参数将索引设置为“Locality”。

df = pd.read_excel('testexcel.xlsx', index_col=0)

在此阶段，如果您收到“没有名为 xlrd 的模块”错误，请使用 pip install xlrd 安装它。
对于目视检查，使用df.head() 读取数据帧，这将打印以下输出
现在您可以获取数据框所需列的值并打印出来

【讨论】：

【解决方案4】：

另一种简单的方法是将列分配给数据框索引

data = {
  'Locality': ['ABBOTSFORD', 'ABERFELDIE', 'AIREYS INLET'],
  '2005': [427000, 534000, 459000 ],
  '2006': [448000, 448000, 448000],
  '2007': [602500, 602500, 602500],
  '2008': [600000, 710000, 517500],
  '2009': [638500, 775000, 512500]
}

df = pd.DataFrame(data)

# set the locality column as the index
df.index = df['Locality']

如果您不再希望将 Locality 列作为列，则可以直接删除它

df.drop('Locality', axis=1)

你最终会得到


              | 2005     | 2006   | 2007   | 2008   | 2009
Locality      |-------------------------------------------              
ABBOTSFORD    | 427000   | 448000 | 602500 | 600000 | 638500
ABERFELDIE    | 534000   | 448000 | 602500 | 710000 | 775000
AIREYS INLET  | 459000   | 448000 | 602500 | 517500 | 512500

【讨论】：