索引对象
Pandas中的索引对象，即负责管理对象的轴标签和其他元数据（例如，轴名称），在构建Series或DataFrame对象时，所用到的数组或其他序列的标签都会转换为一个Index，在上述Series和DataFrame对象的讲解中也对索引对象有部分讲解。
注意：Index对象是不可修改的。
对于索引对象，使用者无须了解太多细节，但索引对象是Pandas数据结构中重要的组成部分，因此接下来简单介绍有关Index对象的重要内容。
Pandas中含有不同类型的Index对象，具体如表4.2所示。
| 对象 | 说明 |
|---|---|
| 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 |
| Int64Index | 针对整数的特殊Index |
| MultiIndex | “层次化”索引对象，表示单个轴上的多层索引，可以看成由元组组成的数组 |
| DatetimeIndex | 存储纳秒级时间戳（用NumPy的datetime64类型表示） |
| PeriodIndex | 针对Period数据（时间间隔）的特殊Index |
对于索引对象来说，每个索引都含有一些属性和函数，用来设置逻辑并解决该索引包含数据的常见问题，具体如表4.3所示。
| 属性和函数 | 说明 |
|---|---|
| append | 连接另一个Index对象，产生一个新的Index |
| diff | 计算差集，并得到一个Index |
| intersection | 计算交集 |
| union | 计算并集 |
| isin | 计算一个指示各值是否包含在参数集合中的布尔型数组 |
| delete | 删除索引i处的元素，并得到新的Index |
| drop | 删除传入的值，并得到新的Index |
| insert | 将元素插入到索引i处，并得到新的Index |
| is_monotonic | 当各元素均大于等于前一个元素时，返回True |
| is_unique | 当Index没有重复值时，返回True |
| unique | 计算Index中唯一值的数组 |
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