数据分析过程中，有时出于增强数据可读性或其他原因，需要对数据表的索引值进行设定。
在 pandas 中，常用 set_index() 和 reset_index() 这两个方法进行索引设置。
一、set_index方法
1.介绍
set_index() 方法将 DataFrame 中的列转化为行索引。
转换之后，原来的列将不见，可以通过设置 drop 保留原来的列。
使用语法为：
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
参数解释：
keys -- 列标签或列标签/数组列表 需要设置为索引的列
drop -- 默认为True 删除用作新索引的列
append -- 是否将列附加到现有索引 默认为False
inplace -- 布尔类型 表示当前操作是否对原数据生效 默认为False
verify_integrity -- 检查新索引的副本 将其设置为False将提高该方法的性能 默认为false
2.实操
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({\'a\':range(7),
\'b\':range(7,0,-1),
\'c\':[\'one\',\'one\',\'one\',\'two\',\'two\',\'two\',\'two\'],
\'d\':[0,1,2,0,1,2,3]})
# 1.保留索引值
df.set_index([\'c\',\'d\'], drop=False)
# 2.添加到原有索引
df.set_index(\'c\', append=True)
# 3.多重索引
df.set_index([\'c\',\'d\'])
# 4.修改原数据框
df.set_index([\'c\',\'d\'], inplace=True)
# 5.手动指定
df.set_index([pd.Index([1,2,3,4,5,6,7]), \'c\'])
# 6.索引计算
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7])
df.set_index([s, s**2])
二、reset_index方法
1.介绍
reset_index() 方法用于重新设置 DataFrame 索引。
使用语法为：
DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inpalce=False, col_level=0, col_fill=\' \')
参数解释：
level -- 数值类型 int、str、tuple或list
默认无 删除所有级别的索引
指定level 删除指定级别
drop -- 当指定 drop=False 时，则索引列会被还原为普通列；否则，经设置后的新索引值被会丢弃 默认为False
inplace -- 布尔类型 是否修改原始数据框 默认False
col_level -- 数值类型 int、str 默认值为0
如果列有多个级别，则确定将标签插入到哪个级别。默认情况下，它将插入到第一级。
（指定重置后的级别）
col_fill -- object 默认‘’，如果列有多个级别，则确定其他级别的命名方式。如果没有，则重复索引名。
2.实操
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({\'Country\':[\'China\',\'China\', \'India\', \'India\', \'America\', \'Japan\', \'China\', \'India\'],
\'Income\':[10000, 10000, 5000, 5002, 40000, 50000, 8000, 5000],
\'Age\':[50, 43, 34, 40, 25, 25, 45, 32]})
df_new = df.set_index(\'Country\', drop=True, append=False, inplace=False)
# 索引的列被还原
df_new.reset_index() # drop=False
df_new.reset_index(drop=True) # 列被删除
# 原始数据框操作
df.reset_index(drop=True)
df.reset_index()
在原有的索引列重置索引，同时不另外添加新列。
常用于索引的重置，特别在进行数据删减处理的时候派上用场。
df = pd.DataFrame(columns=[\'a\', \'b\'])
print(df)
print("---------")
b = pd.Series([1,1,1,1,1],index=[0,1,3,4,5])
a = pd.Series([2,2,2,2,2,2],index=[1,2,3,4,6,7])
df[\'a\'] = a
df[\'b\'] = b
print(df)
空数据框，只有列索引，没有数据，引用 Series 数据时，不存在的 index 可能会出现 NaN 值，甚至出现错误提示：ValueError: cannot reindex from a duplicate axis 。此时需要 reset_index() 进行索引重置。
- 复合索引 & 复合列名
# 构建
index = pd.MultiIndex.from_tuples([(\'bird\', \'falcon\'),
(\'bird\', \'parrot\'),
(\'mammal\', \'lion\'),
(\'mammal\', \'monkey\')],
names=[\'class\', \'name\'])
columns = pd.MultiIndex.from_tuples([(\'speed\', \'max\'),
(\'species\', \'type\')])
df = pd.DataFrame([(389.0, \'fly\'),
( 24.0, \'fly\'),
( 80.5, \'run\'),
(np.nan, \'jump\')],
index=index,
columns=columns)
\'\'\'
speed species
max type
class name
bird falcon 389.0 fly
parrot 24.0 fly
mammal lion 80.5 run
monkey NaN jump
\'\'\'
# 等同于 level=0
df.reset_index(level=\'class\')
# col_level=1 指定重置后列的级别
df.reset_index(level=\'class\', col_level=1)
# col_fill 填充缺失的列级别
df.reset_index(level=\'class\', col_level=0, col_fill=\'species\')
# 不存在的标签 将被新建
df.reset_index(level=\'class\', col_level=0, col_fill=\'xxx\')
reset_index() 和 set_index() 方法可以无限制的交叉使用，灵活转变 DataFrame 索引，以方便数据处理。
参考链接：如何在pandas中使用set_index( )与reset_index( )设置索引
参考链接：pandas.DataFrame.set_index