12.Pandas的索引index的用途

最新推荐文章于 2025-12-13 11:28:09 发布
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#pandas #python #数据分析

好处

方便的数据查询
使用index可以获得性能提升
自动的数据对其功能
更多强大的数据结构支持

案例

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Pandas数据分析—Index索引的使用方法
qq_48081868的博客
08-30 497
11.Pandas的Index索引使用 文章目录11.Pandas的Index索引使用前言一、程序演示1. 使用index查询数据2.使用index会提升查询的性能3.使用index能够自动对齐数据的功能4.使用index更多更强大的数据结构支持总结 前言 笔者最近正在学习Pandas数据分析，将自己的学习笔记做成一套系列文章。本节主要记录Pandas的Index索引 把数据存储于普通的column列也能用于数据查询，那么使用index有什么好处呢？ index的用途总结： 更方便的数据查询 使用i
【Pandas】pandas Index objects Index.T
weixin_39648905的博客
07-29 1517
`pandas.Index.T` 是 `pandas.Index` 对象的一个属性，它是 [transpose]（转置）的简写。对于一维的索引对象来说，转置操作不会改变其结构，因此 `Index.T` 实际上返回的是索引本身的一个副本。
Pandas之index
m0_72589701的博客
10-16 325
【代码】Pandas之index。
Python——Pandas库，超详细教程
小白
12-03 3万+
前言 1、Python的Pandas是一个基于Python构建的开源数据分析库，它提供了强大的数据结构和运算功能。 2、 Series：一维数组，类似于Numpy中的一维array，但具有索引标签，可以保存不同类型的数据，如字符串、布尔值、数字等。 DataFrame：二维表格型数据结构，与SQL表或Excel工作表类似，每列可以是不同的数据类型（如数值、字符串或日期），并且具有列名和行索引。DataFrame是Pandas的核心数据结构，提供了丰富的数据操作方法。 接下来我们将逐步介绍他的用法
好习惯！pandas 8 个常用的 index 设置
AI科技大本营
07-19 4737
作者 |东哥起飞来源 |Python数据科学在数据处理时，经常会因为index报错而发愁。不要紧，本次来和大家聊聊pandas中处理索引的几种常用方法。1.读取时指定索引列很多情况下，我们的数据源是 CSV 文件。假设有一个名为的文件data.csv，包含以下数据。date,temperature,humidity 07/01/21,95,50 07/02/21,94...
Pandas index详解
Claroja
06-09 3万+
总括 pandas里对索引的操作主要有 1. DataFrame.rename 2. DataFrame.rename_axis 3. DataFrame.reindex 4. DataFrame.reindex_axis 5. DataFrame.reset_index 6. pandas.Index.reindex 7. pandas.Index.set_names 其中1和...
pandas库常用函数介绍
会飞的哼哧的博客
07-02 1335
pandas库常用函数 本文章转载于 https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/72598935 Pandas库围绕Series类型和DataFrame类型这两种数据结构，提供了一种高效便捷的数据处理方式。 Series类型介绍 Series类型是一组数据及与之相关的数据索引组成 自动索引： a = pd.Series([9, 8, 7, ...
12. Pandas的索引的用途
lvlinjier的博客
01-21 515
Pandas的索引index的用途 把数据存储于普通的column列也能用于数据查询，那使用index有什么好处？ index的用途总结： 更方便的数据查询； 使用index可以获得性能提升； 自动的数据对齐功能； 更多更强大的数据结构支持； import pandas as pd df = pd.read_csv("./datas/ml-latest-small/ratings.csv") df.head() userId movieI
Part 11:Pandas的索引index所具备的四大性能
qq_46044325的博客
09-14 1698
把数据存储于普通的column列也能用于数据查询，那使用index有什么好处?当s1+s2中遇到另一方没有找到相同的索引时，会显示NaN,无法进行算术操作时。Categoricallndex，基于分类数据的Index，提升性能;Datetimelndex，时间类型索引，强大的日期和时间的方法支持;%timeit 函数是经过大量运算，统计计算出平均运行所用的时间。Multilndex，多维索引，用于groupby多维聚合后结果等;
Pandas系列学习教程——15 pandas分层索引MultiIndex
lzylzy66的博客
03-13 1090
随着人工智能的不断发展，数据分析这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习数据分析，本文就介绍了pandas学习的基础内容。本章简单介绍了pandas分层索引MultiIndex。
【Pandas】pandas Index objects Index.drop
weixin_39648905的博客
08-02 1989
`pandas.Index.drop(labels[, errors])` 是 `pandas.Index` 对象的一个方法，用于从索引中删除指定的标签，并返回一个新的索引对象。与 `delete()` 方法基于位置删除元素不同，`drop()` 方法是基于标签值来删除元素。
Pandas库学习笔记一——pandas数据结构介绍
qq_53226437的博客
02-19 313
pandas入门 NumPy是用来处理同质型的数值类数组数据的。而Pandas则相反，它更适合处理表格型或异质型数据。 本文章所有代码都是使用交互式编写 下面是导入Pandas的一般方式; import Pandas as pd 一般来说,只要看到pd,我们都默认是对Pandas的引用.你还可以从本地命名空间导入Series和DataFrame这两个常用的类: from pandas import Series,DataFrame pandas数据结构介绍 Series Series是一种一维的数组
机器学习 -- pandas库常用函数：index
Leo的博客
10-20 1850
pandas.DataFrame.index DataFrame.index Theindex(row labels) of the DataFrame. 一.作用：返回对应的行标签。 二.使用 如图，df1、df2分别如下图所示： 则使用如下： import pandas as pd data_value = [ [100, 101, 102], [200...
Pandas详解三之Index对象
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约定 import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np Index Index对象保存着索引标签数据，它可以快速找到标签对应的整数下标，其功能与Python的字典类似。 dict1={"Province":["Guangdong","Beijing","Qinghai","Fu...
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
小伙伴们全都Lucky！
12-11 840
本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 496
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
df赋值和.copy的区别（SettingWithCopyWarning）
ranchor666的博客
12-10 742
copy()
Python 语言编码规范
托塔天王的博客
12-11 941
通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
最新发布
weixin_65198494的博客
12-13 371
本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
pandas重置行索引
03-28
### 如何使用 Pandas 库中的 `reset_index` 方法重置 DataFrame 的行索引 Pandas 提供了一种简单有效的方式来重置 DataFrame 的行索引，即通过调用 `reset_index()` 方法。该方法的主要功能是将当前的索引替换为默认的整数索引，并可以选择是否保留原始索引作为新列的一部分[^1]。 以下是关于 `reset_index` 方法的一些重要特性： - **基本用途**：当需要重新定义数据帧的索引结构时，可以利用 `reset_index` 将其转换成基于连续整数值的新索引体系[^2]。 - **参数说明**： - 如果设置了 `drop=True` 参数，则不会保存旧有的索引到新的列中；反之，默认情况下会创建一列存储原来的索引值[^4]。 - 当存在多级索引（MultiIndex）的情况下，可以通过指定额外选项控制哪些级别的层次被移除或者调整[^3]。 #### 示例代码展示 下面给出一段具体的 Python 实现示例来演示这一过程: ```python import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 1], 'B': [5, 1, 1], 'C': [2, 8, 4]} df = pd.DataFrame(data) # 假设此时索引已经被打乱 df.index = [7, 9, 1] print("初始状态下的 DataFrame:") print(df) # 调用 reset_index 并丢弃原有索引 new_df = df.reset_index(drop=True) print("\n重置索引后的 DataFrame (不保留原索引):") print(new_df) # 或者可以在原地修改而不返回副本 df.reset_index(drop=True, inplace=True) print("\n在原 DataFrame 上应用更改的结果:") print(df) ``` 上述脚本展示了两种不同的方式来进行索引重建操作——既可以生成一份带有更新后布局的数据集拷贝，也可以直接作用于源对象之上完成同样的任务[^5]。 ### 注意事项 需要注意的是，在某些场景下可能还需要考虑其他因素比如性能影响以及对于大型表格的操作效率等问题。因此实际开发过程中应根据具体需求合理选用相应策略。
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