Pandas的基本功能（七）

带有重复值的索引

在之前的学习中，无论是数组还是字典，都要求有唯一的索引值，虽然Pandas中的许多函数都要求索引值唯一，但这不是强制性的要求，因此，用户在创建Series对象和DataFrame对象时，都有可能设置重复的索引值，具体示例如下所示：

In [43]: from pandas import Series,DataFrame
In [44]: se = Series(range(4),index = ['a','a','b','b'])

上述代码是创建存在重复索引值的Series对象，运行结果如下所示：

In [45]: se
Out[45]:
a 0
a 1
b 2
b 3
dtype: int64

从上述运行结果可以看出，se对象中含有两个索引为“a”和两个索引为“b”的值，因此在访问索引为“a”或“b”的值时，返回的结果往往与预想不同，当某个索引对应多个值，则会返回一个Series对象，而非一个标量值，具体示例如下所示：

In [46]: se['a']
Out[46]:
a 0
a 1
dtype: int64
In [47]: se['b']
Out[47]:
b 2
b 3
dtype: int64

当不知Series对象中是否含有重复索引值时，可通过索引的is_unique属性来检测，具体示例如下所示：

In [48]: se.index.is_unique
Out[48]: False

DataFrame对象同样也会遇到上述问题，因此，在创建Series或DataFrame对象时，没有特殊要求就应将索引值设置成唯一的。