Python 设置索引的方式有什么不同

设置数据帧索引的方式有什么不同

data = [['A', 5], ['B', 6], ['C', 7]]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['key', 'amount'], index= ['key'])

我发现以下错误：

Shape of passed values is (2, 3), indices imply (2, 1)

如果我按以下方式操作，则工作正常：

df2 = pd.DataFrame(data=data, columns=['key', 'amount'])
df2.set_index(['key'], inplace=True)

我设置索引的方式有什么不同？

第一种方式：

data = [['A', 5], ['B', 6], ['C', 7]]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['key', 'amount'], index= ['key'])

您将索引指定为

'key'

的单个值。换句话说，将有一行的标签是

“key”

第二种方式：

df2 = pd.DataFrame(data=data, columns=['key', 'amount'])
df2.set_index(['key'], inplace=True)

您指定了一个名为

'key'

的列，该列可能包含许多行。随后，您指示

df2

使其索引等于名为

'key'

的整个列。一方面，预期索引为数组，并将用作行的索引，例如：

In [17]: data
Out[17]: [['A', 5], ['B', 6], ['C', 7]]

In [18]: df = pd.DataFrame(data=data, index=['a', 'b', 'c'])

In [19]: df
Out[19]: 
   0  1
a  A  5
b  B  6
c  C  7

这不是你想要达到的

---

另一方面，将一个（或多个）列设置为成为索引，这是您在本例中要执行的操作。

您不能为索引指定列，它需要一个与最终df长度相同的索引对象或数组，因此您必须在构建后执行此操作