如何在pandas中设置第一列和第一行作为索引？

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当我读入CSV时，我可以说 pd.read_csv('my.csv', index_col=3) ，它将第三列设置为索引。

如果我在内存中有一个pandas数据框架，我怎么能做同样的事情呢？我怎么能说把第一行也作为一个索引呢？第一列和第一行是字符串，矩阵的其他部分是整数。

3 个评论

对不起，你是在寻找


            set_index

吗？这将设置一个列作为行的索引，你必须直接覆盖索引


            df.index = df.iloc[0].values

注意，行的长度需要与你的DF中的当前行数相匹配。

Oli ：

谢谢你EdChum，你的回答对我帮助很大。在我的例子中，不是df.index的问题，而是df.columns的问题。而对于行，我需要使用set_index。谢谢你。

tommy.carstensen ：

@Oli 也许值得留下答案，因为你没有接受目前的任何答案？

python

python-3.x

pandas

Oli

发布于 2016-04-14

4 个回答

Y. Yazarel

发布于 2021-09-14

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无论有多少行，你都可以尝试这样做

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)


           
            这实际上是最简单的解决方案。


           
            同意，这是使用CSV文件时的最佳解决方案。


           
            问题中已经提到了这一点，并特别要求在内存中的DataFrames。


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           使第一列（或第n列）成为索引，以递增的动词顺序。
          
          df.set_index(list(df)[0])
df.set_index(df.columns[0])
df.set_index(df.columns.tolist()[0])
使第一（或第n）行成为索引。
df.set_index(df.iloc[0].values)
如果你想要一个多层次的索引，你可以同时使用。
df.set_index([df.iloc[0], df.columns[0]])
请注意，使用列作为索引会自动将其作为列删除。使用行作为索引只是一个复制操作，不会从DataFrame中删除该行。


          
           
            
             
              也许可以试试set_index()？