索引（index）是 Pandas 的重要工具，通过索引可以从 DataFame 中选择特定的行数和列数，这种选择数据的方式称为“子集选择”。
在 Pandas 中，索引值也被称为标签（label），它在 Jupyter 笔记本中以粗体字进行显示。索引可以加快数据访问的速度，它就好比数据的书签，通过它可以实现数据的快速查找。
通过示例对 index 索引做进一步讲解。下面创建一个带有 index 索引的数据，并使用 read_csv() 这些读取数据：
import pandas as pd
data = pd.read_csv("person.csv")
print(data)
输出结果：
ID Name Age City Salary
0 1 Jack 28 Beijing 22000
1 2 Lida 32 Shanghai 19000
2 3 John 43 Shenzhen 12000
3 4 Helen 38 Hengshui 3500
通过列索引（标签）读取多列数据。
import pandas as pd
#设置"Name"为行索引
data = pd.read_csv("person.csv", index_col ="Name")
# 通过列标签选取多列数据
a = data[["City","Salary"]]
print(a)
输出结果：
City Salary
Jack Beijing 22000
Lida Shanghai 19000
John Shenzhen 12000
Helen Hengshui 3500
再看一组简单的示例：
import pandas as pd
info =pd.read_csv("person.csv", index_col ="Name")
#获取单列数据，或者以列表的形式传入["Salary"]
a =info["Salary"]
print(a)
输出结果：
Salary
Jack 22000
Lida 19000
John 12000
Helen 3500
set_index() 将已存在的列标签设置为 DataFrame 行索引。除了可以添加索引外，也可以替换已经存在的索引。比如您也可以把 Series 或者一个 DataFrme 设置成另一个 DataFrame 的索引。示例如下：
info = pd.DataFrame({'Name': ['Parker', 'Terry', 'Smith', 'William'], 'Year': [2011, 2009, 2014, 2010],
'Leaves': [10, 15, 9, 4]})
#设置Name为行索引
print(info.set_index('Name'))
输出结果：
Year Leaves
Parker 2011 10
Terry 2009 15
Smith 2014 9
William 2010 4
您可以使用 reset_index() 来恢复初始行索引，示例如下：
import pandas as pd
import numpy as np
info = pd.DataFrame([('William', 'C'),
('Smith', 'Java'),
('Parker', 'Python'),
('Phill', np.nan)],
index=[1, 2, 3, 4],
columns=('name', 'Language'))
print(info)
print(info.reset_index())
输出结果：
name Language
1 William C
2 Smith Java
3 Parker Python
4 Phill NaN
index name Language
0 1 William C
1 2 Smith Java
2 3 Parker Python
3 4 Phill NaN
