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Pandas中的10种索引

作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家一片关于Pandas的基本文章：9种你必须掌握的Pandas索引。...索引在我们的日常生活中其实是很常见的，就像： 一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可； 也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号，很快就能够找到我们想要的书籍...在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。 [e6c9d24ely1h0dalinfwhj20lu08e3yq.jpg] <!...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： [e6c9d24ely1h0gmuv2wmmj20x60detah.jpg] pandas.Index...', 'y'], dtype='object') pd.RangeIndex 生成一个区间内的索引，主要是基于Python的range函数，其语法为： [e6c9d24ely1h0gmvieajhj20hg0c0mya.jpg

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如何在 Python 数据中灵活运用 Pandas 索引？

参考链接： 用Pandas建立索引并选择数据 作者 | 周志鹏  责编 | 刘静  据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用...思路：手指戳屏幕数一数，一级的渠道，是从第1行到第13行，对应行索引是0-12，但Python切片默认是含首不含尾的，要想选取0-12的索引行，我们得输入“0:13”，列想要全部选取，则输入冒号“：”即可...在loc方法中，我们可以把这一列判断得到的值传入行参数位置，Pandas会默认返回结果为True的行（这里是索引从0到12的行），而丢掉结果为False的行，直接上例子：  场景二：我们想要把所有渠道的流量来源和客单价单拎出来看一看...插入场景之前，我们先花30秒的时间捋一捋Pandas中列（Series）向求值的用法，具体操作如下：  只需要加个尾巴，均值、标准差等统计数值就出来了，了解完这个，下面正式进入场景四。 ...只要稍加练习，我们就能够随心所欲的用pandas处理和分析数据，迈过了这一步之后，你会发现和Excel相比，Python是如此的美艳动人。

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    MySQL索引中的前缀索引和多列索引

    正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...，因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换，另外使用索引时还需注意字段类型的问题，如果字段类型不一致，同样需要进行索引列的计算，导致索引失效，例如 explain select...，第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引列的值过长，可以仅对前面N个字符建立索引，从而提高索引效率，但会降低索引的选择性。...前缀字符个数 区分度 3 0.0546 4 0.3171 5 0.8190 6 0.9808 7 0.9977 8 0.9982 9 0.9996 10 0.9998 多列索引 MySQL支持“索引合并...); Using where 复制代码 如果是在AND操作中，说明有必要建立多列联合索引，如果是OR操作，会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。

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    数据分析索引总结（中）Pandas多级索引

    作者：闫钟峰，Datawhale优秀学习者 寄语：本文介绍了创建多级索引、多层索引切片、多层索引中的slice对象、索引层的交换等内容。 创建多级索引 1....指定df中的列创建（set_index方法） 传入两个以上的列名时,必须以list的形式传入(tuple不行)。...第二类特殊情况：由列表构成元组 选出第一层在‘C_2’和'C_3'中且第二层在'street_4'和'street_7'中的行。...df_using_mul.sort_index().loc[(['C_2','C_3'], ['street_1','street_4','street_7']),:] 多层索引中的slice对象 行索引和列索引均有两个层级...pd.IndexSlice[df_s.sum()>4] 分解开来看--行的筛选，注意观察发现,最终结果没有第一次行索引为A的, 但下边的结果中第一层索引为A的有等于True的--这是因为前边还有个slice

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    对比Excel，Python pandas删除数据框架中的行

    标签：Python与Excel,pandas 对于Excel来说，删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过的“用户.xlsx”来演示删除行。 图1 注意上面代码中的index_col=0？如果我们将该参数留空，则索引将是基于0的索引。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架中删除第三行（Harry Porter），pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...inplace：告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除行 图2 我们跳过了参数axis，这意味着将其保留为默认值0或行。因此，我们正在删除索引值为“Harry Porter”的行。...我们可以使用布尔索引方便地筛选行，这里我们还可以使用它方便地删除行。这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行，并将结果赋值到新的数据框架。 图6

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    对比Excel，Python pandas删除数据框架中的列

    标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...唯一的区别是，在该方法中，我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明： 要删除单列：传入列名（字符串）。 删除多列：传入要删除的列的名称列表。...如果要覆盖原始数据框架，则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。

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    对比Excel，Python pandas在数据框架中插入列

    标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列，对于Python来说，插入列也很容易。...我们已经探讨了如何将行插入到数据框架中，并且我们必须为此创建一个定制的解决方案。将列插入数据框架要容易得多，因为pandas提供了一个内置的解决方案。我们将看到一些将列插入到数据框架的不同方法。...该方法接受以下参数： loc–用于插入的索引号 column–列名称 value–要插入的数据 让我们使用前面的示例来演示。我们的目标是在第一列之后插入一个值为100的新列。...记住，我们可以通过将列名列表传递到方括号中来引用多列？例如，df[['列1','列2','列3']]将为我们提供一个包含三列的数据框架，即“列1”、“列2”和“列3”。...图5 插入多列到数据框架中 insert()和”方括号”方法都允许我们一次插入一列。如果需要插入多个列，只需执行循环并逐个添加列。

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    对比Excel，Python pandas在数据框架中插入行

    标签：python与Excel,pandas Excel中的一项常见任务是在工作表中插入行，这可以通过Excel功能区命令或者右键快捷菜单或者快捷键来完成。...在Python中处理数据时，也可以将行插入到等效的数据框架中。 将行添加到数据框架中 pandas没有“插入”功能，我们不能在想象的工作表中右键单击一行，然后选择.insert()。...图2 注意，新添加的行的索引值为0，这是重复的？参见第一行——原始数据框架还有一行索引为0。现在出现了一个问题，有两行的索引为0。如果我们选择索引0，我们将得到两行——原始第一行和新添加的行。...现在，你应该在索引5处有新添加的行。 图4 你可能会说，这不是你想要的，并且你想在中间添加行，正好在原始数据框架的第三行之后。那么，定制的时候到了。...图5：在pandas中插入行的图形化演示 我们可以模仿上述技术，并在Python中执行相同的“插入”操作。回到我们假设的要求：在第三行（即索引2）之后插入一行。

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    Python Pandas中DataFrame合并时的索引错位问题排查与解决

    前言日常工作中经常使用Python的Pandas库处理数据。...在一次数据整合任务中，我遇到了一个看似简单但实际却让我花费了大量时间排查的问题：两个DataFrame合并后，数据出现了索引错位的现象，导致后续的数据分析结果出现偏差。...当使用pd.merge时，Pandas默认保留原始索引，这可能导致某些行在合并时没有正确对齐。...它提醒我在使用Pandas进行数据合并时，不仅要关注字段的匹配，还要注意索引的一致性。尤其是在从不同来源加载数据时，索引可能不一致，从而影响合并结果。...避免依赖默认的索引行为，显式指定索引可以提高代码的可读性和健壮性。对关键数据进行验证，确保合并后的结果符合预期。总的来说，Pandas是一个非常强大的工具，但它的灵活性也带来了潜在的风险。

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    Python数据分析实战基础 | 灵活的Pandas索引

    据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用Python处理数据时，选择想要的行和列实在太痛苦，完全没有Excel想要哪里点哪里的快感...思路：手指戳屏幕数一数，一级的渠道，是从第1行到第13行，对应行索引是0-12，但Python切片默认是含首不含尾的，要想选取0-12的索引行，我们得输入“0:13”，列想要全部选取，则输入冒号“：”即可...在loc方法中，我们可以把这一列判断得到的值传入行参数位置，Pandas会默认返回结果为True的行（这里是索引从0到12的行），而丢掉结果为False的行，直接上例子： ?...插入场景之前，我们先花30秒的时间捋一捋Pandas中列（Series）向求值的用法，具体操作如下： ? 只需要加个尾巴，均值、标准差等统计数值就出来了，了解完这个，下面正式进入场景四。...只要稍加练习，我们就能够随心所欲的用pandas处理和分析数据，迈过了这一步之后，你会发现和Excel相比，Python是如此的美艳动人。

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    （六）Python：Pandas中的DataFrame

    目录 基本特征 创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与值 基本操作 统计功能  ---- 基本特征 一个表格型的数据结构 含有一组有序的列（类似于index） 大致可看成共享同一个index...DataFrame也能自动生成行索引，索引从0开始，代码如下所示： import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc']...我们可以通过一些基本方法来查看DataFrame的行索引、列索引和值，代码如下所示： import pandas as pd import numpy as np data = np.array([(...'cccc' '6000']]         除了进行查看，我们还能简单的对行索引和列索引进行修改，具体代码如下所示： import pandas as pd import numpy as np...，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。

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    （五）Python：Pandas中的Series

    目录 基本特征 创建 自动生成索引 自定义生成索引 使用 基本运算 数据对齐 ---- 基本特征 类似一维数组的对象 由数据和索引组成 有序定长的字典 创建         Series能创建出带有数据和索引的字典来...创建方法如下所示： 自动生成索引         Series能创建自动生成索引的字典，索引从0开始，代码如下所示： import pandas as pd aSer = pd.Series([1,...pandas as pd bSer = pd.Series(['apple', 'peach', 'lemon'], index=[1, 2, 3]) # 指定索引 print(bSer) print...基本运算         定义好了一个Series之后，我们可以对它进行一些简单的操作，代码如下所示： import pandas as pd import numpy as np aSer = pd.Series...数据对齐的一个重要功能是：在运算中自动对齐不同索引的数据，代码如下所示： import pandas as pd data = {'AXP': '86.40', 'CSCO': '122.64', '

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    数据分析工具Pandas1.什么是Pandas?2.Pandas的数据结构SeriesDataFrame3.Pandas的索引操作索引对象IndexSeries索引DataFrame索引高级索引：标签

    文章来源：Python数据分析 参考学习资料： http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析...Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame) 每列数据可以是不同的类型 索引包括列索引和行索引 1....的索引操作 索引对象Index 1.Series和DataFrame中的索引都是Index对象 示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(type(df_obj2...，可将其看作ndarray的索引操作 标签的切片索引是包含末尾位置的 ---- 4.Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充

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    Pandas的10大索引

    认识Pandas的10大索引 索引在我们的日常中其实是很常见的，就像： 一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可； 也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号...在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。...官网学习地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.html 下面通过实际案例来介绍Pandas中常见的10种索引，以及如何创建它们...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： pandas.Index( data=None, # 一维数组或者类似数组结构的数据 dtype..., 'x', 'y'], dtype='object') pd.RangeIndex 生成一个区间内的索引，主要是基于Python的range函数，其语法为： pandas.RangeIndex(

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    Python数据分析入门（六）：Pandas层级索引

    下面创建一个Series， 在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。...示例代码： import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[...打印这个Series的索引类型，显示是MultiIndex 直接将索引打印出来，可以看到有lavels,和labels两个信息。...示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(ser_obj.index) 运行结果： pandas.indexes.multi.MultiIndex'...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。

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    pandas多级索引的骚操作！

    我们知道dataframe是一个二维的数据表结构，通常情况下行和列索引都只有一个。但当需要多维度分析时，我们就需要添加多层级索引了。在关系型数据库中也被叫做复合主键。...一种是只有纯数据，索引需要新建立；另一种是索引可从数据中获取。 因为两种情况建立多级索引的方法不同，下面分情况来介绍。 01 新建多级索引 当只有数据没有索引时，我们需要指定索引值，比如下图。...,pro], names=['年份','专业']) # 对df的行索引、列索引赋值 df.index = mindex df.columns = mcol display(df) 02 从数据中获取多级索引...set_index(['城市','大学','专业','年份']).unstack().unstack() 以上两种方式结果相同，均可从原数据中抽取列维度数据并设置为行列的多级索引。...--- Index([('2022', '计算机'), ('2022', '土木'), ('2023', '计算机'), ('2023', '土木')], dtype='object') 然后再通过python

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    Python中Pandas库的相关操作

    Pandas库 Pandas是Python中常用的数据处理和分析库，它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具。...1.Series（序列）：Series是Pandas库中的一维标记数组，类似于带标签的数组。它可以容纳任何数据类型，并具有标签（索引），用于访问和操作数据。...2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建，如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index（索引）：索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...每个Series和DataFrame对象都有一个默认的整数索引，也可以自定义索引。 4.选择和过滤数据：Pandas提供了灵活的方式来选择、过滤和操作数据。

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