Przedefiniowanie indeksu w obiekcie Pandas DataFrame

84

Próbuję ponownie zindeksować pandy DataFrame obiekt , na przykład,

From:
            a   b   c
        0   1   2   3
        1  10  11  12
        2  20  21  22

To :
           b   c
       1   2   3
      10  11  12
      20  21  22

Robię to jak pokazano poniżej i otrzymuję złą odpowiedź. Jakieś wskazówki, jak to zrobić?

>>> col = ['a','b','c']
>>> data = DataFrame([[1,2,3],[10,11,12],[20,21,22]],columns=col)
>>> data
    a   b   c
0   1   2   3
1  10  11  12
2  20  21  22
>>> idx2 = data.a.values
>>> idx2
array([ 1, 10, 20], dtype=int64)
>>> data2 = DataFrame(data,index=idx2,columns=col[1:])
>>> data2
     b   c
1   11  12
10 NaN NaN
20 NaN NaN

Jakiś pomysł dlaczego tak się dzieje?

nitin
źródło
1
ponieważ używasz pierwszego DF do budowania drugiego, dostaniesz tylko wiersze, w których idx2 przecina data.index, tj. wiersz 1
RuiDC

Odpowiedzi:

188

Dlaczego po prostu nie użyjesz set_indexmetody?

In : col = ['a','b','c']

In : data = DataFrame([[1,2,3],[10,11,12],[20,21,22]],columns=col)

In : data
Out:
    a   b   c
0   1   2   3
1  10  11  12
2  20  21  22

In : data2 = data.set_index('a')

In : data2
Out:
     b   c
a
1    2   3
10  11  12
20  21  22
Avaris
źródło
17
Aby usunąć nazwę indeksu, jak w oryginalnym przykładzie: data2.index.name = None
Daniele
5

Jeśli nie chcesz „a” w indeksie

W :

col = ['a','b','c']

data = DataFrame([[1,2,3],[10,11,12],[20,21,22]],columns=col)

data

Na zewnątrz:

    a   b   c
0   1   2   3
1  10  11  12
2  20  21  22

W :

data2 = data.set_index('a')

Na zewnątrz:

     b   c
a
1    2   3
10  11  12
20  21  22

W :

data2.index.name = None

Na zewnątrz:

     b   c
 1   2   3
10  11  12
20  21  22
Aakash Saxena
źródło
1
Drugie wyjście nie jest poprawne. Po lewej nadal znajduje się nienazwana kolumna zawierająca 0, 1, 2.
Yster