索引（index）是 Pandas 的重要工具，通過索引可以從 DataFame 中選擇特定的行數(shù)和列數(shù)，這種選擇數(shù)據的方式稱為“子集選擇”。

在 Pandas 中，索引值也被稱為標簽（label），它在 Jupyter 筆記本中以粗體字進行顯示。索引可以加快數(shù)據訪問的速度，它就好比數(shù)據的書簽，通過它可以實現(xiàn)數(shù)據的快速查找。

創(chuàng)建索引

通過示例對 index 索引做進一步講解。下面創(chuàng)建一個帶有 index 索引的數(shù)據，并使用 read_csv() 這些讀取數(shù)據：

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

輸出結果：

   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

通過列索引（標簽）讀取多列數(shù)據。

import pandas as pd  
#設置"Name"為行索引    
data = pd.read_csv("person.csv", index_col ="Name")   
# 通過列標簽選取多列數(shù)據  
a = data[["City","Salary"]]
print(a)

輸出結果：

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

再看一組簡單的示例：

import pandas as pd  
info =pd.read_csv("person.csv", index_col ="Name")
#獲取單列數(shù)據，或者以列表的形式傳入["Salary"] 
a =info["Salary"] 
print(a)

輸出結果：

       Salary
Name        
Jack    22000
Lida    19000
John    12000
Helen    3500

設置索引

set_index() 將已存在的列標簽設置為 DataFrame 行索引。除了可以添加索引外，也可以替換已經存在的索引。比如您也可以把 Series 或者一個 DataFrme 設置成另一個 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]})
#設置Name為行索引
print(info.set_index('Name'))

輸出結果：

         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() 來恢復初始行索引，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())

輸出結果：

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

到此這篇關于Pandas index操作索引的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關Pandas index操作索引內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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