pandas.DataFrame.set_index

DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) [source]

Установите индекс DataFrame (метки строк) с использованием одной или нескольких существующих столбцов. По умолчанию создаёт новый объект.

Параметры:

keys : метка столбца или список меток столбцов / массивов drop : boolean, по умолчанию True Удалить столбцы, используемые в качестве нового индекса append : boolean, по умолчанию False Добавить столбцы к существующему индексу inplace : boolean, по умолчанию False Изменить DataFrame на месте (не создавать новый объект) verify_integrity : boolean, по умолчанию False Проверить новый индекс на дубликаты. В противном случае отложить проверку до необходимости. Установка в значение False улучшит производительность этого метода

Возвращает:

dataframe : DataFrame

Примеры

>>> df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
...                    'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
...                    'sale':[55, 40, 84, 31]})
   month  sale  year
0  1      55    2012
1  4      40    2014
2  7      84    2013
3  10     31    2014

Установите индекс, чтобы стать столбцом ‘month’:

>>> df.set_index('month')
       sale  year
month
1      55    2012
4      40    2014
7      84    2013
10     31    2014

Создайте многоуровневый индекс, используя столбцы ‘year’ и ‘month’:

>>> df.set_index(['year', 'month'])
            sale
year  month
2012  1     55
2014  4     40
2013  7     84
2014  10    31

Создайте многоуровневый индекс, используя набор значений и столбец:

>>> df.set_index([[1, 2, 3, 4], 'year'])
         month  sale
   year
1  2012  1      55
2  2014  4      40
3  2013  7      84
4  2014  10     31