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pandas提供了set_index方法可以将DataFrame的列（多列）变成行索引，通过reset_index方法可以将层次化索引的级别会被转移到列里面。
1、DataFrame的set_index方法
data = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=["a","b","c"],columns=["A","B","C"])
print(data)
'''
A B C
a 1 2 3
b 4 5 6
c 7 8 9
'''
#将列索引为B的列变成data的行索引
print(data.set_index("B"))
'''
A C
B
2 1 3
5 4 6
8 7 9
'''
#获取行索引
print(data.set_index("B").index)
#Int64Index([2, 5, 8], dtype='int64', name='B')
#获取列索引
print(data.set_index("B").columns)
#Index(['A', 'C'], dtype='object')
#将列索引为A和C的列变成行索引，层次化索引
print(data.set_index(["A","C"]))
'''
B
A C
1 3 2
4 6 5
7 9 8
'''2、DataFrame的reset_index方法
data = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=["a","b","c"],columns=["A","B","C"])
print(data)
'''
A B C
a 1 2 3
b 4 5 6
c 7 8 9
'''
print(data.set_index(["C"]))
'''
A B
C
3 1 2
6 4 5
9 7 8
'''
#相对于data来说行索引从原来的a、b、c变成了0、1、2
#在使用set_index方法的时候行索引就已经被修改了
print(data.set_index(["C"]).reset_index())
'''
C A B
0 3 1 2
1 6 4 5
2 9 7 8
'''
print(data.index)
#Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
print(data.set_index(["C"]).reset_index().index)
#RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
print(data.set_index(["C"]).reset_index().columns)
#Index(['C', 'A', 'B'], dtype='object')
以上是“pandas如何将DataFrame的列变成行索引”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
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