Pandas index操作索引

索引（index）是 Pandas 的重要工具，通过索引可以从 DataFame 中选择特定的行数和列数，这种选择数据的方式称为“子集选择”。

在 Pandas 中，索引值也被称为标签（label），它在 Jupyter 笔记本中以粗体字进行显示。索引可以加快数据访问的速度，它就好比数据的书签，通过它可以实现数据的快速查找。

创建索引

通过示例对 index 索引做进一步讲解。下面创建一个带有 index 索引的数据，并使用 read_csv() 这些读取数据：

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

输出结果：

   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

通过列索引（标签）读取多列数据。

1. import pandas as pd  
2. #设置"Name"为行索引    
3. data = pd.read_csv("person.csv", index_col ="Name")   
4. # 通过列标签选取多列数据  
5. a = data[["City","Salary"]]
6. print(a)

输出结果：

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

再看一组简单的示例：

1. import pandas as pd  
2. info =pd.read_csv("person.csv", index_col ="Name")
3. #获取单列数据，或者以列表的形式传入["Salary"] 
4. a =info["Salary"] 
5. print(a)

输出结果：

       Salary
Name        
Jack    22000
Lida    19000
John    12000
Helen    3500

设置索引

set_index() 将已存在的列标签设置为 DataFrame 行索引。除了可以添加索引外，也可以替换已经存在的索引。比如您也可以把 Series 或者一个 DataFrme 设置成另一个 DataFrame 的索引。示例如下：

1. info = pd.DataFrame({'Name': ['Parker', 'Terry', 'Smith', 'William'],  'Year': [2011, 2009, 2014, 2010], 
2. 'Leaves': [10, 15, 9, 4]})
3. #设置Name为行索引
4. print(info.set_index('Name'))

输出结果：

         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() 来恢复初始行索引，示例如下：

1. import pandas as pd
2. import numpy as np
3. info = pd.DataFrame([('William', 'C'), 
4. ('Smith', 'Java'), 
5. ('Parker', 'Python'), 
6. ('Phill', np.nan)], 
7. index=[1, 2, 3, 4], 
8. columns=('name', 'Language')) 
9. print(info)
10. print(info.reset_index())

输出结果：

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

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