pandas索引对象负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称）。构建Series或DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个index。
1 >>> obj = pd.Series(range(3), index=['a', 'b', 'c']) 2 >>> index = obj.index 3 >>> index 4 Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') 5 >>> index[1:] 6 Index(['b', 'c'], dtype='object') 7 >>> index[1] = 'd' #Index对象不可更改 8 Traceback (most recent call last): 9 File "<stdin>", line 1, in <module> 10 File "C:Python37libsite-packagespandascoreindexesase.py", line 3910, in __setitem__ 11 raise TypeError("Index does not support mutable operations") 12 TypeError: Index does not support mutable operations 13 >>> index = pd.Index(np.arange(3)) 14 >>> obj2 = pd.Series([1.5, -2.5, 0], index=index) 15 >>> obj2.index is index 16 True
下表是pandas库内置的Index类。
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类 |
说明 |
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Index |
最泛化的Index对象，将轴标签表示为一个由python对象组成的NumPy数组 |
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Int64Index |
针对整数的特殊Index |
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MultiIndex |
“层次化”索引对象，表示单个轴上的多层索引，可以看作由元数组组成的数组 |
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DatetimeIndex |
存储纳秒级时间戳（用NumPy的datatime64类型表示） |
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PeriodIndex |
针对Period数据（时间间隔）的特殊Index |
除了长得像数组，Index的功能类似一个固定大小的集合。
1 >>> frame3 2 state Nevada Ohio 3 year 4 2001 2.4 1.7 5 2002 2.9 3.6 6 2000 NaN 1.5 7 >>> 'Ohio' in frame3.columns 8 True 9 >>> 2003 in frame3.index 10 False
每个索引都有一些方法和属性，它们可用于设置逻辑并回答有关该索引所包含的数据的常见问题。
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方法 |
说明 |
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append |
连接另一个Index对象，产生一个新的Index |
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diff |
计算差集，并得到一个Index |
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intersection |
计算交集 |
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union |
计算并集 |
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isin |
计算一个指示各值是否都包含在参数集合中的布尔型数组 |
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delete |
删除索引i处的元素，并得到新的Index |
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drop |
删除传入的值，并得到新的Index |
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insert |
将元素插入到索引i处，并得到新的Index |
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is_monotonic |
当各元素均大于等于前一个元素时，返回True |
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is_unique |
当Index没有重复值时，返回True |
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unique |
计算Index中唯一值的数组 |