pandas.Index

class pandas.Index(data=None, dtype=None, copy=False, name=None, tupleize_cols=True)

用于索引和对齐的不可变序列。

存储所有 pandas 对象轴标签的基本对象。

在 2.0.0 版本发生变更: Index 可以容纳所有 numpy 数值 dtype（除了 float16）。之前只接受 int64/uint64/float64 dtypes。

Parameters:

dataarray-like (1-dimensional)

dtypestr, numpy.dtype, or ExtensionDtype, optional

Data type for the output Index. If not specified, this will be inferred from data. See the user guide for more usages.

copybool，默认 False

复制输入数据。

nameobject

要存储在索引中的名称。

tupleize_colsbool (default: True)

当为 True 时，尝试在可能的情况下创建 MultiIndex。

参见

RangeIndex

实现单调整数范围的 Index。

CategoricalIndex

Categorical s 的 Index。

MultiIndex

一个多级或分层 Index。

IntervalIndex

Interval s 的 Index。

DatetimeIndex

datetime64 数据的 Index。

TimedeltaIndex

timedelta64数据的索引。

PeriodIndex

Period数据的索引。

Notes

Index 实例**只能**包含可哈希的对象。Index 实例*不能*包含 numpy float16 dtype。

Examples

>>> pd.Index([1, 2, 3])
Index([1, 2, 3], dtype='int64')

>>> pd.Index(list('abc'))
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

>>> pd.Index([1, 2, 3], dtype="uint8")
Index([1, 2, 3], dtype='uint8')

Attributes

T	返回转置，其定义就是自身。
array	支持此 Series 或 Index 的基础数据的 ExtensionArray。
dtype	返回底层数据的 dtype 对象。
empty
has_duplicates	检查 Index 是否有重复值。
hasnans	如果存在任何 NaN，则返回 True。
inferred_type	返回从值推断出的类型字符串。
is_monotonic_decreasing	如果值相等或递减，则返回布尔值。
is_monotonic_increasing	如果值相等或递增，则返回布尔值。
is_unique	返回索引是否具有唯一值。
name	返回 Index 或 MultiIndex 的名称。
names
nbytes	返回底层数据的字节数。
ndim	底层数据的维度数，默认为 1。
nlevels	层数。
shape	返回底层数据形状的元组。
size	返回底层数据的元素数量。
values	返回表示 Index 中数据的数组。

Methods

all (*args, **kwargs)	返回所有元素是否为真。
any (*args, **kwargs)	返回是否有任何元素为真。
append (other)	将一系列 Index 选项附加在一起。
argmax ([axis, skipna])	返回 Series 中最大值的整数位置。
argmin ([axis, skipna])	返回 Series 中最小值的整数位置。
argsort (*args, **kwargs)	返回将对索引进行排序的整数索引。
asof (label)	返回索引中的标签，如果不存在，则返回前一个。
asof_locs (where, mask)	返回索引中标签的位置（索引）。
astype (dtype[, copy])	创建具有转换为 dtypes 的值的 Index。
copy ([name, deep])	复制此对象。
delete (loc)	删除指定位置（们）的新 Index。
diff ([periods])	计算 Index 对象中连续值之间的差异。
difference (other[, sort])	返回一个新的 Index，其中包含索引中不属于 other 的元素。
drop (labels[, errors])	删除指定标签列表的新 Index。
drop_duplicates (*[, keep])	返回去除了重复值的 Index。
droplevel ([level])	返回删除了所请求级别（们）的索引。
dropna ([how])	返回不包含 NA/NaN 值的 Index。
duplicated ([keep])	指示重复的索引值。
equals (other)	确定两个 Index 对象是否相等。
factorize ([sort, use_na_sentinel])	将对象编码为枚举类型或分类变量。
fillna ([value, downcast])	使用指定值填充 NA/NaN 值。
format ([name, formatter, na_rep])	渲染 Index 的字符串表示。
get_indexer (target[, method, limit, tolerance])	根据当前索引为新索引计算索引器和掩码。
get_indexer_for (target)	保证即使在非唯一情况下也能返回索引器。
get_indexer_non_unique (target)	根据当前索引为新索引计算索引器和掩码。
get_level_values (level)	返回所请求级别的值的 Index。
get_loc (key)	获取所请求标签的整数位置、切片或布尔掩码。
get_slice_bound (label, side)	计算与给定标签对应的切片边界。
groupby (values)	按给定的值数组对索引标签进行分组。
holds_integer ()	（已弃用）类型是否为整数类型。
identical (other)	类似于 equals，但会检查对象属性和类型是否也相等。
infer_objects ([copy])	如果我们有一个 object dtypes，尝试推断一个非 object dtypes。
insert (loc, item)	在新位置插入新项的新 Index。
intersection (other[, sort])	形成两个 Index 对象的交集。
is_ (other)	更灵活、更快的 is 检查，但它会通过视图工作。
is_boolean ()	（已弃用）检查 Index 是否仅包含布尔值。
is_categorical ()	(DEPRECATED) 检查索引是否包含类别数据。
is_floating ()	(DEPRECATED) 检查索引是否为浮点类型。
is_integer ()	(DEPRECATED) 检查索引是否仅包含整数。
is_interval ()	(DEPRECATED) 检查索引是否包含 Interval 对象。
is_numeric ()	(DEPRECATED) 检查索引是否仅包含数字数据。
is_object ()	(DEPRECATED) 检查索引是否为 object 数据类型。
isin (values[, level])	返回一个布尔数组，其中索引值在 values 中。
isna ()	检测缺失值。
isnull ()	检测缺失值。
item ()	将底层数据中的第一个元素作为 Python 标量返回。
join (other, *[, how, level, ...])	计算 join_index 和 indexers 以使数据结构与新索引对齐。
map (mapper[, na_action])	使用输入映射或函数映射值。
max ([axis, skipna])	返回索引的最大值。
memory_usage ([deep])	值的内存使用情况。
min ([axis, skipna])	返回索引的最小值。
notna ()	检测存在的（非缺失）值。
notnull ()	检测存在的（非缺失）值。
nunique ([dropna])	返回对象中唯一元素的数量。
putmask (mask, value)	返回一个新索引，其中包含被掩码设置的值。
ravel ([order])	返回对自身的视图。
reindex (target[, method, level, limit, ...])	使用目标的值创建索引。
rename (name, *[, inplace])	更改 Index 或 MultiIndex 的名称。
repeat (repeats[, axis])	重复 Index 的元素。
round ([decimals])	将 Index 中的每个值四舍五入到指定的小数位数。
searchsorted (value[, side, sorter])	查找应插入元素以维持顺序的索引。
set_names (names, *[, level, inplace])	设置 Index 或 MultiIndex 的名称。
shift ([periods, freq])	按所需的时间频率增量数量移动索引。
slice_indexer ([start, end, step])	计算输入标签和步长的切片索引器。
slice_locs ([start, end, step])	计算输入标签的切片位置。
sort (*args, **kwargs)	改用 sort_values。
sort_values (*[, return_indexer, ascending, ...])	返回索引的排序副本。
sortlevel ([level, ascending, ...])	为了与 Index API 保持内部兼容性。
symmetric_difference (other[, result_name, sort])	计算两个 Index 对象的对称差。
take (indices[, axis, allow_fill, fill_value])	返回一个新索引，其中包含由 indices 选择的值。
to_flat_index ()	恒等方法。
to_frame ([index, name])	创建一个 DataFrame，其中包含一个索引列。
to_list ()	返回值的列表。
to_numpy ([dtype, copy, na_value])	表示此 Series 或 Index 中值的 NumPy ndarray。
to_series ([index, name])	创建一个 Series，其中索引和值都等于索引键。
tolist ()	返回值的列表。
transpose (*args, **kwargs)	返回转置，其定义就是自身。
union (other[, sort])	形成两个 Index 对象的并集。
unique ([level])	返回索引中的唯一值。
value_counts ([normalize, sort, ascending, ...])	返回一个包含唯一值计数的 Series。
view ([cls])
where (cond[, other])	替换条件为False的值。