pandas.Index
-
class pandas.Index[source] -
Неизменяемый массив ndarray, реализующий упорядоченное, нарезкой набор. Основной объект, хранящий метки осей для всех объектов pandas
Параметры: data : массив (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
Categorical. -
MultiIndex - Многоуровневый или иерархический индекс
-
IntervalIndex - Индекс
Interval.
DatetimeIndex,TimedeltaIndex,PeriodIndex,Int64Index,UInt64Index,Float64IndexПримечания
Объект Index может только содержать хешируемые объекты
Примеры
>>> pd.Index([1, 2, 3]) Int64Index([1, 2, 3], dtype='int64')
>>> pd.Index(list('abc')) Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')Атрибуты
Tвозвращает транспонированный, по определению, self asi8baseвозвращает базовый объект, если память базовых данных dataвозвращает указатель данных базовых данных dtypedtype_stremptyflagshas_duplicateshasnansinferred_typeis_all_datesis_monotonicпсевдоним для is_monotonic_increasing (устарело) is_monotonic_decreasingвозвращает, если индекс монотонно убывает (только равно или is_monotonic_increasingвозвращает, если индекс монотонно возрастает (только равно или is_uniqueitemsizeвозвращает размер типа данных элемента базовых данных namenamesnbytesвозвращает количество байтов в базовых данных ndimвозвращает количество измерений базовых данных, nlevelsshapeвозвращает кортеж формы базовых данных sizeвозвращает количество элементов в базовых данных stridesвозвращает шаги базовых данных valuesвозвращает базовые 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 представленияis_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 strпсевдоним StringMethodssummary([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 selfи 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.
© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.22.0/generated/pandas.Index.html