索引对象Index

1. Series和DataFrame中的索引都是Index对象

示例代码：

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

print(df_obj2.index)

运行结果：

<class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'>
<class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'>
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)
<ipython-input-23-7f40a356d7d1> in <module>()
      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

3.常见的Index种类

• Index，索引
• Int64Index，整数索引
• MultiIndex，层级索引
• DatetimeIndex，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：

# 行索引
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，是包含终止索引的。

示例代码：

# 切片索引
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：

# 不连续索引
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：

# 布尔索引
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

[图片上传失败...(image-44263b-1643012873823)]

2. 列索引

df_obj[[‘label’]]

示例代码：

# 列索引
print(df_obj['a']) # 返回Series类型

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：

# 不连续索引
print(df_obj[['a','c']])

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

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