Pandas 必备操作之 Index

1 index

pandas 中的 index 是行索引或行标签。行标签可以说是 pandas 的灵魂一签，支撑了 pandas 很多强大的业务功能，比如多个数据框的 join, merge 操作，自动对齐等。

下面总结几个平时常用的关于 index 的操作

2 列转 index

有时，我们想把现有的数据框的某些列转化为 index，为之后的更多操作做准备。列转 index 实现方法如下：

In [1]: import pandas as pd
In [2]: df1 = pd.DataFrame({'a':[1,3,5],'b':[9,4,12]})
In [3]: df1
Out[3]:
a b
0 1 9
1 3 4
2 5 12
In [4]: df1.set_index('a',drop=False)
Out[4]:
a b
a
1 1 9
3 3 4
5 5 12
In [5]: df1.set_index('a',drop=True)
Out[5]:
b
a
1 9
3 4
5 12

3 index 转列

操作完成后，想再还原，即 index 转化为列，操作如下：

In [9]: df2.reset_index('a',drop=True)
Out[9]:
b
0 9
1 4
2 12
In [10]: df2.reset_index('a',drop=False)
Out[10]:
a b
0 1 9
1 3 4
2 5 12

4 index, 随心所欲

如果想按照某种规则，重新排序行数据或列数据，靠一个函数就可以做到，它就是 reindex, 设置一个

In [3]: df1
Out[3]:
a b
0 1 9
1 3 4
2 5 12
In [12]: df1.reindex([0,3,2,1])
Out[12]:
a b
0 1.0 9.0
3 NaN NaN
2 5.0 12.0
1 3.0 4.0

df1 原来有的行索引会重新按照最新的索引[0,3,2,1]重新对齐，原来没有的行索引 3，默认数据都填充为 NaN.

列数据的调整，也一样通过 reindex 实现，如下：

In [13]: df1.reindex(columns=['b','a','c'])
Out[13]:
b a c
0 9 1 NaN
1 4 3 NaN
2 12 5 NaN

以上是关于 index 调整的某些策略。

5 留一个问题

如何判断一个数据框中某行数据等于某个Series，比如：

In [19]: df
Out[19]:
a b
0 1 6
1 2 2
2 5 8
s = pd.Series([5,8],index=['a','b']) # df的 index=2 等于s, 所以为 True
s1 = pd.Series([89,8],index=['a','b']) # False

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