Python-Pandas-DataFrame 如何把df变为以数据中的某一列为index

Question

我是一个python新手，问题比较初级，希望大家不要嘲笑我
我用pandas读取某个CSV文件（包含两部分，一列时间，五列数据），我想试图将DataFrame变为以时间为index,五列数据为data的新的df，但是我试了很多方法，要不就是index对了，但是数据没了，要不就是运行以后一点变化都没有，我知道这个问题应该是个很简单的问题，希望大家能帮我一下，谢谢！！！

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv("510050.csv")
第一列是"Date",第二至六列分别是"Point"，"ma5"，"ma20"，"ma60"，"ma120"
df.reindex(t.iloc[:,0],method='ffill')
用reindex虽然没有报错，但是df没有任何改变
df=pd.DataFrame(df.iloc[:,1:6],index=df.iloc[:,0])
重新构造的结果就是index对了，但是所有数据都变成NaN

我知道问题真的很初级，但是我真的找了很久。。。希望大家能帮我一下

Answer 1

1. reindex是根据新索引进行重排，是重排，不是修改index;

2. 你的问题，请参考：

   df = pd.read_csv("510050.csv")
   第一列是"Date",第二至六列分别是"Point"，"ma5"，"ma20"，"ma60"，"ma120"

   df.index = df['Date'].tolist()

Answer 2

http://pandas.pydata.org/pand...

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv("510050.csv")
    df.set_index('date')

Answer 3

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv("510050.csv",index_col = 'date')