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1 导入数据集

import pandas as pd
import numpy as np
import pymysql

cnn=pymysql.connect(
host="localhost",
user="root",
password="123456",
port=3306,
db="zw",
charset="utf8")
sql = 'SELECT * FROM chapter8'
df=pd.read_sql(sql,cnn)
df["score"]=df.score.astype("int64")
df

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2索引的介绍

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3行索引名

3.1行索引名的定义

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3.2对行索引名进行修改

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3.3 对行索引名进行查询

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4 列索引名

4.1对列索引名进行定义

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4.2对列索引名进行修改

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4.3对列索引名的查询

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5行索引

5.1对行索引的查询

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5.2对行索引进行修改

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5.3重新设定索引（以新索引列列名）

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5.4对groupby等使用过的索引进行重置

使用reset_index函数对经过groupby函数索引号不正确的进行重新设定
变表为DataFame标准格式，便于未来再使用

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5.5使用set_axis对行索引进行的修改

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6列索引

6.1对列索引的查询

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6.2对列索引的修改

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6.3使用set_axis进行索引列的修改

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7多层索引

dfmi = pd.DataFrame([list("1234"),
list("1234"),
list("1234"),
list("1234")],
columns=pd.MultiIndex.from_product([['one', 'two'],
['first', 'second']]))
dfmi

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8 索引中使用索引重新排序的reindex()函数

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根据：python中文网的相关解答：
https://www.cnpython.com/qa/189190
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