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Pandas index操作索引

 
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

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