Pandas Index 转换&排序&联表&选取

最新推荐文章于 2025-07-22 22:52:06 发布

Claroja

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分类专栏： pandas 文章标签： pandas python 对象

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本文介绍了使用Python的Pandas库进行数据处理时，如何对DataFrame的索引进行多种操作，包括转换类型、获取列表、生成Series、排序、连接、交并补集运算等，并通过实例展示了每种操作的具体用法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"学号": [1001,1002,1003,1004,1005],
                   "name": ["A","B","C","D","E"],
                 "生日": ["1990/01/02","1992/02/05","1990/05/06","1991/05/30","1992/05/03"],
                  "性别": ["boy","girl","girl","boy","girl"],
                   "数学": [56,67,47,87,47]
                  }).set_index("生日")
df

Out[1]:

	name	学号	性别	数学
生日
1990/01/02	A	1001	boy	56
1992/02/05	B	1002	girl	67
1990/05/06	C	1003	girl	47
1991/05/30	D	1004	boy	87
1992/05/03	E	1005	girl	47

In [ ]:

df.index.astype()

In [3]:

df.index.tolist()

Out[3]:

['1990/01/02', '1992/02/05', '1990/05/06', '1991/05/30', '1992/05/03']

In [4]:

df.index.to_series()

Out[4]:

生日
1990/01/02    1990/01/02
1992/02/05    1992/02/05
1990/05/06    1990/05/06
1991/05/30    1991/05/30
1992/05/03    1992/05/03
Name: 生日, dtype: object

In [5]:

df.index.argsort() #不懂

Out[5]:

array([0, 2, 3, 1, 4], dtype=int64)

In [6]:

df.index.sort_values()

Out[6]:

Index(['1990/01/02', '1990/05/06', '1991/05/30', '1992/02/05', '1992/05/03'], dtype='object', name='生日')

In [ ]:

df.index.shift() #不懂

In [8]:

df.index.append(df.index)

Out[8]:

Index(['1990/01/02', '1992/02/05', '1990/05/06', '1991/05/30', '1992/05/03',
       '1990/01/02', '1992/02/05', '1990/05/06', '1991/05/30', '1992/05/03'],
      dtype='object', name='生日')

In [9]:

df.index.join(df.index)

Out[9]:

Index(['1990/01/02', '1992/02/05', '1990/05/06', '1991/05/30', '1992/05/03'], dtype='object', name='生日')

In [10]:

df.index.intersection(df.index.delete(1))

Out[10]:

Index(['1990/01/02', '1990/05/06', '1991/05/30', '1992/05/03'], dtype='object', name='生日')

In [11]:

df.index.union(df.index.delete(1))

Out[11]:

Index(['1990/01/02', '1990/05/06', '1991/05/30', '1992/02/05', '1992/05/03'], dtype='object', name='生日')

In [12]:

df.index.difference(df.index.delete(1))

Out[12]:

Index(['1992/02/05'], dtype='object', name='生日')

In [13]:

df.index.symmetric_difference(df.index.delete(1))

Out[13]:

Index(['1992/02/05'], dtype='object', name='生日')

In [14]:

df.index.get_indexer(df.index.delete(1))

Out[14]:

array([0, 2, 3, 4], dtype=int64)

In [15]:

df.index.get_indexer_non_unique(df.index.delete(1))

Out[15]:

(Int64Index([0, 2, 3, 4], dtype='int64'), array([], dtype=int64))

In [16]:

df.index.get_level_values(0)

Out[16]:

Index(['1990/01/02', '1992/02/05', '1990/05/06', '1991/05/30', '1992/05/03'], dtype='object', name='生日')

In [ ]:

df.index.get_loc(1)

In [18]:

df.index.isin(['1990/01/02', '1992/02/05', '1990/05/06', '1991/05/30'])

Out[18]:

array([ True,  True,  True,  True, False], dtype=bool)

In [19]:

df.index.slice_indexer()

Out[19]:

slice(0, 5, None)

In [20]:

df.index.slice_locs()

Out[20]:

(0, 5)