pandas.Index

class pandas.Index [source]

Неизменяемый массив ndarray, реализующий упорядоченное, нарезкой доступное множество. Основной объект, хранящий метки осей для всех объектов pandas

Параметры:	data : массив-подобный объект (одномерный) dtype : тип данных NumPy (по умолчанию: object) copy : bool Создать копию входного массива ndarray name : объект Имя для хранения в индексе tupleize_cols : bool (по умолчанию: True) Если True, попытаться создать MultiIndex, если возможно

См. также

RangeIndex

Индекс, реализующий монотонный целочисленный диапазон

CategoricalIndex

Индекс из Categorical.

MultiIndex

Многоуровневый, или иерархический, индекс

IntervalIndex

индекс из Interval.

DatetimeIndex, TimedeltaIndex, PeriodIndex, Int64Index, UInt64Index, Float64Index

Примечания

Объект Index может только содержать хэшируемые объекты

Примеры

>>> pd.Index([1, 2, 3])
Int64Index([1, 2, 3], dtype='int64')

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

Атрибуты

T	возвращает транспонирование, которое по определению равно самому себе
asi8
base	возвращает базовый объект, если память для данных в основе,
data	возвращает указатель на данные в основе
dtype
dtype_str
empty
flags
has_duplicates
hasnans
inferred_type
is_all_dates
is_monotonic	псевдоним для is_monotonic_increasing (устарел)
is_monotonic_decreasing	возвращает, если индекс монотонно убывает (только равны или
is_monotonic_increasing	возвращает, если индекс монотонно возрастает (только равны или
is_unique
itemsize	возвращает размер типа данных элемента в подлежащих данным
name
names
nbytes	возвращает количество байтов в подлежащих данных
ndim	возвращает количество измерений подлежащих данных,
nlevels
shape	возвращает кортеж формы подлежащих данных
size	возвращает количество элементов в подлежащих данных
strides	возвращает шаги подлежащих данных
values	возвращает подлежащие данные как массив ndarray

Методы

all(*args, **kwargs)	Возвращает True, если все элементы равны True
any(*args, **kwargs)	Возвращает True, если хотя бы один элемент равен True
append(other)	Присоединяет коллекцию опций Index вместе
argmax([axis])	возвращает массив ndarray индекса максимального аргумента
argmin([axis])	возвращает массив ndarray индекса минимального аргумента
argsort(*args, **kwargs)	Возвращает индексы, которые отсортируют индекс и его основанные данные.
asof(label)	Для отсортированного индекса возвращает последнее метку до и включая переданную метку.
asof_locs(where, mask)	where : массив временных меток
astype(dtype[, copy])	Создает Index со значениями, преобразованными в типы данных.
contains(key)	возвращает True, если ключ есть в индексе
copy([name, deep, dtype])	Создает копию этого объекта.
delete(loc)	Создает новый Index, удаляя указанное(ые) местоположение(я)
difference(other)	Возвращает новый Index, содержащий элементы из индекса, которые не входят в other.
drop(labels[, errors])	Создает новый Index, удаляя переданный список меток
drop_duplicates([keep])	Возвращает Index с удаленными дублирующими значениями
dropna([how])	Возвращает Index без значений NA/NaN
duplicated([keep])	Возвращает булевый массив np.ndarray, обозначающий дублируемые значения
equals(other)	Определяет, содержат ли два объекта Index одинаковые элементы.
factorize([sort, na_sentinel])	Кодирует объект как перечислимый тип или категориальную переменную
fillna([value, downcast])	Заполняет значения NA/NaN заданным значением
format([name, formatter])	Отображает строковое представление Index
get_duplicates()
get_indexer(target[, method, limit, tolerance])	Вычисляет индексатор и маску для нового индекса, учитывая текущий индекс.
get_indexer_for(target, **kwargs)	гарантированное возвращение индексатора, даже при не уникальных значениях
get_indexer_non_unique(target)	Вычисляет индексатор и маску для нового индекса, учитывая текущий индекс.
get_level_values(level)	Возвращает Index значений для запрошенного уровня, равный длине индекса.
get_loc(key[, method, tolerance])	Получить целочисленное местоположение, срез или булевую маску для запрошенной метки.
get_slice_bound(label, side, kind)	Вычислить границу среза, соответствующую заданной метке.
get_value(series, key)	Быстрый поиск значения из одномерного массива ndarray.
get_values()	возвращает основанные данные как массив ndarray
groupby(values)	Группирует метки индекса по заданному массиву значений.
holds_integer()
identical(other)	Аналогично equals, но проверяет, что другие сопоставимые атрибуты
insert(loc, item)	Создает новый Index, вставляя новый элемент в указанное место.
intersection(other)	Образует пересечение двух объектов Index.
is_(other)	Более гибкая, быстрая проверка, как is, но которая работает через представления
is_boolean()
is_categorical()
is_floating()
is_integer()
is_interval()
is_lexsorted_for_tuple(tup)
is_mixed()
is_numeric()
is_object()
is_type_compatible(kind)
isin(values[, level])	Вычисляет булевый массив, указывающий, найдено ли каждое значение индекса в переданном наборе значений.
isna()	Обнаружение пропущенных значений
isnull()	Обнаружение пропущенных значений
item()	возвращает первый элемент основых данных как питон
join(other[, how, level, return_indexers, sort])	это внутренний непубличный метод
map(mapper)	Применяет функцию отображения к индексу.
max()	Максимальное значение объекта

memory_usage([deep])	Использование памяти моими значениями
min()	Минимальное значение объекта
notna()	Обратное к isna
notnull()	Обратное к isna
nunique([dropna])	Возвращает количество уникальных элементов в объекте.
putmask(mask, value)	Возвращает новый Index со значениями, установленным с помощью маски
ravel([order])	Возвращает массив ndarray с плоскими значениями из базовых данных
reindex(target[, method, level, limit, ...])	Создать индекс со значениями целевого объекта (переместить/добавить/удалить значения по необходимости)
rename(name[, inplace])	Установить новые имена для индекса.
repeat(repeats, *args, **kwargs)	Повторить элементы индекса.
reshape(*args, **kwargs)	НЕ РЕАЛИЗОВАНО: не вызывать этот метод, так как преобразование формы не поддерживается для объектов Index и вызовет ошибку.
searchsorted(value[, side, sorter])	Найти индексы, куда следует вставить элементы для сохранения порядка.
set_names(names[, level, inplace])	Установить новые имена для индекса.
set_value(arr, key, value)	Быстрый поиск значения из одномерного массива ndarray.
shift([periods, freq])	Сдвинуть индекс, содержащий объекты datetime, на заданное количество периодов и
slice_indexer([start, end, step, kind])	Для упорядоченного индекса вычислить индексатор среза для вводимых меток и
slice_locs([start, end, step, kind])	Вычислить местоположения срезов для входных меток.
sort(*args, **kwargs)
sort_values([return_indexer, ascending])	Возвратить отсортированную копию индекса
sortlevel([level, ascending, sort_remaining])	Для внутренней совместимости с API индекса
str	псевдоним StringMethods
summary([name])
symmetric_difference(other[, result_name])	Вычислить симметрическую разность двух объектов Index и сортировать, если возможно.
take(indices[, axis, allow_fill, fill_value])	Возвращает новый Index выбранных значений по индексам
to_datetime([dayfirst])	УСТАРЕЛО: используйте pandas.to_datetime() вместо этого.
to_frame([index])	Создать DataFrame со столбцом, содержащим индекс.
to_native_types([slicer])	Форматировать указанные значения self и вернуть их.
to_series(**kwargs)	Создать Series с индексом и значениями, равными ключам индекса
tolist()	Возвращает список значений.
transpose(*args, **kwargs)	возвращает транспонированное значение, которое по определению равно self
union(other)	Образовать объединение двух объектов Index и отсортировать, если возможно.
unique()	Возвратить уникальные значения в объекте.
value_counts([normalize, sort, ascending, ...])	Возвращает объект, содержащий количество уникальных значений.
view([cls])
where(cond[, other])	Добавлена в версии 0.19.0.