Pandas index操作索引的实现

索引（index）是 Pandas 的重要工具，通过索引可以从 DataFame 中选择特定的行数和列数，这种选择数据的方式称为“子集选择”。

在 Pandas 中，索引值也被称为标签（label），它在 Jupyter 笔记本中以粗体字进行显示。索引可以加快数据访问的速度，它就好比数据的书签，通过它可以实现数据的快速查找。

创建索引

通过示例对 index 索引做进一步讲解。下面创建一个带有 index 索引的数据，并使用 read_csv() 这些读取数据：

import pandas as pd    
data = pd.read_csv("person.csv") 
print(data) 

输出结果：

   ID   Name  Age      City  Salary
0   1   Jack   28   Beijing   22000
1   2   Lida   32  Shanghai   19000
2   3   John   43  Shenzhen   12000
3   4  Helen   38  Hengshui    3500

通过列索引（标签）读取多列数据。

import pandas as pd  
#设置"Name"为行索引    
data = pd.read_csv("person.csv", index_col ="Name")   
# 通过列标签选取多列数据  
a = data[["City","Salary"]]
print(a)

输出结果：

           City  Salary
Name                  
Jack    Beijing   22000
Lida   Shanghai   19000
John   Shenzhen   12000
Helen  Hengshui    3500

再看一组简单的示例：

import pandas as pd  
info =pd.read_csv("person.csv", index_col ="Name")
#获取单列数据，或者以列表的形式传入["Salary"] 
a =info["Salary"] 
print(a)

输出结果：

       Salary
Name        
Jack    22000
Lida    19000
John    12000
Helen    3500

设置索引

set_index() 将已存在的列标签设置为 DataFrame 行索引。除了可以添加索引外，也可以替换已经存在的索引。比如您也可以把 Series 或者一个 DataFrme 设置成另一个 DataFrame 的索引。示例如下：

info = pd.DataFrame({'Name': ['Parker', 'Terry', 'Smith', 'William'],  'Year': [2011, 2009, 2014, 2010], 
'Leaves': [10, 15, 9, 4]})
#设置Name为行索引
print(info.set_index('Name'))

输出结果：

         Year  Leaves
Name                
Parker   2011      10
Terry    2009      15
Smith    2014       9
William  2010       4

重置索引

您可以使用 reset_index() 来恢复初始行索引，示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np
info = pd.DataFrame([('William', 'C'), 
('Smith', 'Java'), 
('Parker', 'Python'), 
('Phill', np.nan)], 
index=[1, 2, 3, 4], 
columns=('name', 'Language')) 
print(info)
print(info.reset_index())

输出结果：

重置前：
     name    Language
1  William        C
2    Smith     Java
3   Parker   Python
4    Phill      NaN
重置后：
   index     name    Language
0      1  William        C
1      2    Smith     Java
2      3   Parker   Python
3      4    Phill      NaN

到此这篇关于Pandas index操作索引的实现的文章就介绍到这了,更多相关Pandas index操作索引内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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