pandas中的索引和多层索引

世澈

已于 2022-05-09 09:34:36 修改

阅读量1.2k

点赞数

分类专栏： # Python数据分析学习笔记 Python学习笔记文章标签： python 机器学习

于 2022-05-08 22:05:03 首次发布

版权

本文介绍了pandas中的索引概念，包括单层索引和多层索引。单层索引包括Index类型，如RangeIndex、NumericIndex等。多层索引（MultiIndex）用于处理多种分类标准，可通过set_index()函数设置。文章还讨论了索引的操作，如获取、设置和使用特殊类型的索引。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

举例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 4))*10//1
print(df)

输出结果为：

     0    1    2    3
0  7.0  9.0  6.0  1.0
1  9.0  0.0  2.0  2.0
2  3.0  7.0  8.0  4.0
3  7.0  6.0  8.0  4.0

创建dataframe时，如果没有指定index和columns参数，pandas将会自动生成对应的索引；
- 默认的行列标签皆为一个RangeIndex对象，属于Index中的一种形式；
  - 比如：
```
print(df.index)
```
    输出结果为：
```
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
```
Index是更通用的函数，通过Index函数可以创建Index对象，更改dataframe的索引；
```
Index_A = df.index = pd.Index(list('ABCD'
```