Pandas的索引操作

索引对象Index

1. Series和DataFrame中的索引都是Index对象

示例代码：

成都创新互联一直通过网站建设和网站营销帮助企业获得更多客户资源。 以"深度挖掘，量身打造，注重实效"的一站式服务，以成都网站制作、做网站、移动互联产品、成都营销网站建设服务为核心业务。十余年网站制作的经验，使用新网站建设技术，全新开发出的标准网站，不但价格便宜而且实用、灵活，特别适合中小公司网站制作。网站管理系统简单易用，维护方便，您可以完全操作网站资料，是中小公司快速网站建设的选择。

print(type(ser_obj.index))
print(type(df_obj2.index))

print(df_obj2.index)

运行结果：

Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')

2. 索引对象不可变，保证了数据的安全

示例代码：

# 索引对象不可变
df_obj2.index[0] = 2

运行结果：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
 in ()
      1 # 索引对象不可变
----> 2 df_obj2.index[0] = 2

/Users/Power/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/indexes/base.py in __setitem__(self, key, value)
   1402 
   1403     def __setitem__(self, key, value):
-> 1404         raise TypeError("Index does not support mutable operations")
   1405 
   1406     def __getitem__(self, key):

TypeError: Index does not support mutable operations

常见的Index种类

• Index, 索引
• Int64Index, 整数索引
• MultiIndex, 层级索引
• DatatimeIndex, 时间戳类型

Series索引

1. index指定行索引名

示例代码：

ser_obj = pd.Series(range(5), index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(ser_obj.head())

运行结果：

a    0
b    1
c    2
d    3
e    4
dtype: int64

2. 行索引

ser_obj['label'], ser_obj[pos]

示例代码：

print(ser_obj['b'])
print(ser_obj[2])

运行结果：

1
2

3. 切片索引

ser_obj[2:4], ser_obj['label1':'label3']

注意， 按索引名切片操作时，时包含终止索引的

示例代码：

print(ser_obj[1:3])
print(ser_obj['b':'d'])

运行结果：

b    1
c    2
dtype: int64
b    1
c    2
d    3
dtype: int64

4. 不连续索引

ser_obj[['label1', 'label2', 'label3']]

示例代码：

print(ser_obj[[0, 2, 4]])
print(ser_obj[['a', 'e']])

运行结果：

a    0
c    2
e    4
dtype: int64
a    0
e    4
dtype: int64

5. 布尔索引

示例代码：

ser_bool = ser_obj > 2
print(ser_bool)
print(ser_obj[ser_bool])

print(ser_obj[ser_obj > 2])

运行结果：

a    False
b    False
c    False
d     True
e     True
dtype: bool
d    3
e    4
dtype: int64
d    3
e    4
dtype: int64

DataFrame索引

1. columns指定列索引名

示例代码:

import numpy as np

df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4), columns = ['a', 'b', 'c', 'd'])
print(df_obj.head())

运行结果：

          a         b         c         d
0 -0.241678  0.621589  0.843546 -0.383105
1 -0.526918 -0.485325  1.124420 -0.653144
2 -1.074163  0.939324 -0.309822 -0.209149
3 -0.716816  1.844654 -2.123637 -1.323484
4  0.368212 -0.910324  0.064703  0.486016

• DataFrame索引

                                               Colum index (df.columns)
       Row index(df.index)           a         b         c         d
                                    0 -0.241678  0.621589  0.843546 -0.383105
                                    1 -0.526918 -0.485325  1.124420 -0.653144
                                    2 -1.074163  0.939324 -0.309822 -0.209149
                                    3 -0.716816  1.844654 -2.123637 -1.323484
                                    4  0.368212 -0.910324  0.064703  0.486016

2. 列索引

df_obj[['label']]

示例代码：

print(df_obj['a']) # 返回Series类型
print(df_obj[[0]])# 返回DataFrame类型，ipython3中不支持
print(type(df_obj[[0]])) # 返回DataFrame类型，ipython3中不支持

运行结果：

0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
3   -0.716816
4    0.368212
Name: a, dtype: float64

3. 不连续索引

df_obj[['label1', 'label2']]

示例代码：

print(df_obj[['a', 'c']])
print(df_obj[[1, 3]]) # ipython3中不支持

运行结果：

          a         c
0 -0.241678  0.843546
1 -0.526918  1.124420
2 -1.074163 -0.309822
3 -0.716816 -2.123637
4  0.368212  0.064703
          b         d
0  0.621589 -0.383105
1 -0.485325 -0.653144
2  0.939324 -0.209149
3  1.844654 -1.323484
4 -0.910324  0.486016

高级索引：标签、位置和混合

Pandas的高级索引有3种

1. loc标签索引

DataFrame不能直接切片，可以通过loc来做切片

loc是基于标签名的索引，也就是我们自定义的索引名

示例代码：

# 标签索引 loc
# Series
print(ser_obj['b':'d'])
print(ser_obj.loc['b':'d'])

# DataFrame
print(df_obj['a'])

# 第一个参数索引行，第二个参数是列
print(df_obj.loc[0:2, 'a'])

运行结果：

b    1
c    2
d    3
dtype: int64
b    1
c    2
d    3
dtype: int64

0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
3   -0.716816
4    0.368212
Name: a, dtype: float64
0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
Name: a, dtype: float64

2. iloc位置索引

作用和loc一样，不过是基于索引编号来索引

示例代码：

# 整型位置索引 iloc
# Series
print(ser_obj[1:3])
print(ser_obj.iloc[1:3])

# DataFrame
print(df_obj.iloc[0:2, 0]) # 注意和df_obj.loc[0:2, 'a']的区别

运行结果：

b    1
c    2
dtype: int64
b    1
c    2
dtype: int64

0   -0.241678
1   -0.526918
Name: a, dtype: float64

3. ix标签与位置混合索引

ix是以上二者的综合，既可以使用索引编号，又可以使用自定义索引，要视情况不同来使用，

如果索引既有数字又有英文，那么这种方式是不建议使用的，容易导致定位的混乱。

示例代码：

# 混合索引 ix
# Series
print(ser_obj.ix[1:3])
print(ser_obj.ix['b':'c'])

#DataFrame
print(df_obj.loc[0:2, 'a'])
print(df_obj.ix[0:2, 0])

运行结果

b    1
c    2
dtype: int64
b    1
c    2
dtype: int64

0   -0.241678
1   -0.526918
2   -1.074163
Name: a, dtype: float64

注意

DataFrame索引操作，可将其看作ndarray的索引操作

标签的切片索引是包含末尾位置的

分享文章：pandas的索引操作
分享网址：http://kswjz.com/article/jhppgi.html