在Pandas DataFrame对象中重新定义索引
我正在尝试重新索引熊猫DataFrame对象，像这样，
From:
a b c
0 1 2 3
1 10 11 12
2 20 21 22
To :
b c
1 2 3
10 11 12
20 21 22
我正在如下所示进行操作，并且得到了错误的答案。有关如何执行此操作的任何线索？
>>> col = ['a','b','c']
>>> data = DataFrame([[1,2,3],[10,11,12],[20,21,22]],columns=col)
>>> data
a b c
0 1 2 3
1 10 11 12
2 20 21 22
>>> idx2 = data.a.values
>>> idx2
array([ 1, 10, 20], dtype=int64)
>>> data2 = DataFrame(data,index=idx2,columns=col[1:])
>>> data2
b c
1 11 12
10 NaN NaN
20 NaN NaN
知道为什么会这样吗？
问题答案：
为什么不简单地使用set_index方法？
In : col = ['a','b','c']
In : data = DataFrame([[1,2,3],[10,11,12],[20,21,22]],columns=col)
In : data
Out:
a b c
0 1 2 3
1 10 11 12
2 20 21 22
In : data2 = data.set_index('a')
In : data2
Out:
b c
a
1 2 3
10 11 12
20 21 22
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