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Python数据分析入门(四):Pandas索引操作

2021-04-18 18:39:30python人已围观

简介索引对象Index
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 'pan

索引对象Index

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')

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

索引对象Index

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')

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Tags:索引   入门   操作   分析   数据

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