如何更改多索引Pandas数据帧中的索引值？

在 Pandas 中，可以使用 set_index() 方法来更改多索引数据帧中的索引值。该方法接受一个或多个列名作为参数，用于设置新的索引。下面是更改多索引数据帧索引值的步骤：

1. 导入 Pandas 模块：import pandas as pd
2. 创建多索引数据帧：df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2', ...])
3. 设置多索引：df.set_index(['col1', 'col2', ...], inplace=True)
   • ['col1', 'col2', ...] 是要设置为索引的列名列表。
   • inplace=True 表示在原数据帧上进行修改，如果不设置该参数，默认会返回一个新的数据帧。

• 修改索引值：df.index = new_index
  • new_index 是一个包含新索引值的列表或数组，长度必须与原索引的长度相同。

下面是一个完整的示例：

import pandas as pd

# 创建多索引数据帧
data = {'col1': ['A', 'A', 'B', 'B'],
        'col2': ['X', 'Y', 'X', 'Y'],
        'value': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置多索引
df.set_index(['col1', 'col2'], inplace=True)

# 修改索引值
new_index = [('C', 'X'), ('C', 'Y'), ('D', 'X'), ('D', 'Y')]
df.index = new_index

print(df)

输出结果：

     value
col1 col2       
C    X        1
     Y        2
D    X        3
     Y        4

在这个例子中，我们首先创建了一个包含多个列的数据帧 df。然后，使用 set_index() 方法将 col1 和 col2 列设置为多索引。最后，通过修改 df.index 属性，将索引值修改为新的值。

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