如何更改 Pandas 系列的索引值

Question

（对不起，如果这个问题很愚蠢或不清楚，我是编程新手）

我想知道如何将 Pandas 系列的索引值从它们默认的常规整数值更改为我拥有的列表中的值。 例如

x = pd.Series([421, 122, 275, 847, 175])

index_values = ['2014-01-01', '2014-01-02', '2014-01-03', '2014-01-04',
               '2014-01-05'] 

如何让 index_values 列表中的日期成为我创建的系列中的索引 x

Answer 1

您可以通过list分配索引值：

x.index = index_values
print(x)
2014-01-01    421
2014-01-02    122
2014-01-03    275
2014-01-04    847
2014-01-05    175
dtype: int64

Answer 2

set_axis

要更改现有系列的索引，请使用 set_axis:

x = x.set_axis(index_values)

# 2014-01-01    421
# 2014-01-02    122
# 2014-01-03    275
# 2014-01-04    847
# 2014-01-05    175
# dtype: int64

相对于 x.index = index_values 的优势：

1. 方法链接

   x.some_method().set_axis(index_values).another_method()
   

2. 错误检查

   x.set_axis(list('abcdefg')) # ValueError: Length mismatch (Series:5, Index:7)
   

   x.index = list('abcdefg') # No error despite mismatch
   

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index参数

如果您要创建新系列，请在创建时使用 index 参数：

x = pd.Series([421, 122, 275, 847, 175], index=index_values)