本篇内容介绍了“python怎么修改索引和行列”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
修改索引之前是自动生成的索引：
使用set_index('以xx字段为索引',inplace=True)设置索引：
inplace为True不用给新变量赋值，使用旧的变量名发现索引就已经被改变
打开文件时就生成索引：
index_col='以xx字段为索引'
重置索引：
reset_index()
通过rename方法修改：
提取index和columns属性修改再赋值：
添加：
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
movie = pd.read_csv('../data/movie.csv')
# 添加新列，并赋值 DataFrame['新列名'] = (值)
movie['new_name'] = (movie['movie_title'] + '----'+ movie['country'])
删除：
# 删除列
movie = movie.drop('new_name',axis='columns')
# 删除行
movie = movie.drop('索引',axis='index')插入：
DataFrame.insert(loc='下标',column='列名',value='值')
在Python中如果没有原始索引，会默认从0开始的自然数作为索引。
#传入列宿索引
df.columns = ["name","age","grade","height","time"]
#传入行索引
df.inex = [1,2,3,4,5,6]
#传入的行列索引必须与行列数相同，否则报错df.set_index("age")
#讲age列当做行索引，可传入多列，形成层次化索引
reset_index(level = None,drop = False,inplace = False) #将层次化索引重置
level:指定要讲层次化索引的第几级别转化为columns,默认全部转化
drop:指定是否阐述原索引，默认为False
inplace：指定是否修改原数据表，默认为False
#reset_index常用于数据分组及透视表中#重命名列索引，以字典的形式传入原列名和新列名
df.rename(columns = {"old":"new","age":"new_age"})
#重命名行索引，与上同
df.rename(index = {})
#行列索引同时修改
df.rename(columns = {},index = {})“python怎么修改索引和行列”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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