4.Index对象

Series、DataFrame对象在数据分析方面被广发应用，大多数优秀的特性都取决于完全整合到这些数据结构中的Index对象。轴标签或者其他用作轴名称的元数据就存储在Index对象，前面讲过如何把存储多个标签的数组转化为index对象：指定构造函数的index选项。

查看Series、DataFrame对象的index直接调用对象实例的index属性，跟Series、DataFrame中其他元素不同的是，Index对象不可改变，声明后它不能改变。不同数据结构公用Index对象时，该特性能保证它的安全。

每个Index对象都有很多方法和属性，当你需要知道他们所包含的值时，这些方法和属性非常有用。

idxmin()与indxmax()函数分别返回索引值的最小与最大的元素

在pandas数据结构中，Index对象的is_unique属性可以知道数据结构中是否含有重复的索引项

更换索引

Index对象在声明后不能改变，但是执行更换索引操作则可以解决这个问题。

更换索引时可以调整索引序列中各标签的顺讯，增加或者删除新标签，删除的标签在返回的新对象中不会出现，增加的新标签，pandas会添加NaN作为其元素。

重新编制索引，定义所有的标签序列在遇到大数据量时会变得很麻烦，我们可以使用自动填充或者插值的方法。

如上，我们定义的索引列不完整而是确实了几个值(1,3,5)。常见的需求为插值，已得到一个完整的序列。方法是用reindex()函数，method选项指定值为ffill，新插入的索引项对应的值为前面索引编号比他小的那一项的元素。如，新添了标签值为1 的索引项，他的值为前一个索引编号0的值‘cat’。如果想让新添的索引项对应的值为比他索引编号大的那一项的值，则method选项指定值为bfill。

删除

pandas中专门提供了一个用于删除Index对象的函数：drop()，它返回不包含已删除索引及其元素的新对象

DataFrame中的元素删除，需要指定元素两个轴的轴标签。传入行的索引可删除行

要删除列，需要指定列的索引，还必须用axis选项指定从哪个轴删除元素，按照列的方向删除，axis=1