pandas.Index

class pandas.Index [source]

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

Параметры:

data : array-like (1-dimensional) dtype : NumPy dtype (default: object) Если dtype равно None, мы находим тип данных, который лучше всего подходит для данных. Если предоставлен фактический тип данных, мы принудительно преобразуем к этому типу данных, если это безопасно. В противном случае будет выведено сообщение об ошибке. copy : bool Создать копию входного массива name : object Имя, которое должно быть сохранено в индексе tupleize_cols : bool (default: True) Если True, попытаться создать MultiIndex, если это возможно

См. также

RangeIndex

Индекс, реализующий монотонный диапазон целых чисел.

CategoricalIndex

Индекс Categorical.

MultiIndex

Многоуровневый, или иерархический, индекс.

IntervalIndex

Индекс Interval.

DatetimeIndex, TimedeltaIndex, PeriodIndex, Int64Index, UInt64Index, Float64Index

Примечания

Экземпляр 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

T	Возвращает транспонирование, которое по определению равно self.
array	ExtensionArray данных, лежащих в основе этого Series или Index.
base	Возвращает базовый объект, если память для базовых данных используется совместно.
data	Возвращает указатель данных на базовые данные.
dtype	Возвращает объект dtype базовых данных.
dtype_str	Возвращает строку dtype базовых данных.
flags
hasnans	Возвращает True, если имеются NaN; это позволяет ускорить различные вычисления.
inferred_type	Возвращает строку типа, выведенного из значений.
is_monotonic	Псевдоним для is_monotonic_increasing.
is_monotonic_decreasing	Возвращает True, если индекс монотонно убывает (только равные или убывающие значения).
is_monotonic_increasing	Возвращает True, если индекс монотонно возрастает (только равные или возрастающие значения).
is_unique	Возвращает True, если индекс содержит уникальные значения.
itemsize	Возвращает размер типа данных элемента базовых данных.
nbytes	Возвращает количество байтов в базовых данных.
ndim	Число измерений базовых данных, по определению 1.
shape	Возвращает кортеж формы базовых данных.
size	Возвращает количество элементов в базовых данных.
strides	Возвращает шаги базовых данных.
values	Возвращает массив, представляющий данные в индексе.

asi8
empty
has_duplicates
is_all_dates
name
names
nlevels

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, skipna])	Возвращает массив ndarray индексов максимального аргумента.
argmin([axis, skipna])	Возвращает массив ndarray индексов минимального аргумента.
argsort(*args, **kwargs)	Возвращает целочисленные индексы, которые отсортируют индекс.
asof(label)	Возвращает метку из индекса или, если она отсутствует, предыдущую.
asof_locs(where, mask)	Находит местоположения (индексы) меток из индекса для каждого элемента в аргументе where.
astype(dtype[, copy])	Создаёт индекс со значениями, преобразованными в указанные типы данных.
contains(key)	Возвращает булево значение, указывающее, содержится ли предоставленный ключ в индексе.
copy([name, deep, dtype])	Создаёт копию этого объекта.
delete(loc)	Создаёт новый индекс с удалёнными указанными позициями.
difference(other[, sort])	Возвращает новый индекс, содержащий элементы из исходного индекса, которые отсутствуют в other.
drop(labels[, errors])	Создаёт новый индекс с удалёнными переданными метками.
drop_duplicates([keep])	Возвращает индекс с удалёнными дублирующими значениями.
droplevel([level])	Возвращает индекс с удалённым(ыми) уровнем(ями).
dropna([how])	Возвращает индекс без значений NaN.
duplicated([keep])	Указывает дублирующиеся значения индекса.
equals(other)	Определяет, содержат ли два объекта Index одинаковые элементы.
factorize([sort, na_sentinel])	Кодирует объект как перечисленный тип или категориальную переменную.
fillna([value, downcast])	Заполняет значения NaN заданным значением.
format([name, formatter])	Отображает строковое представление индекса.
get_duplicates()	(УСТАРЕЛО) Извлекает дублирующиеся элементы индекса.
get_indexer(target[, method, limit, tolerance])	Вычисляет индексатор и маску для нового индекса на основе текущего индекса.
get_indexer_for(target, **kwargs)	Гарантированное возвращение индексатора даже при отсутствии уникальности.
get_indexer_non_unique(target)	Вычисляет индексатор и маску для нового индекса на основе текущего индекса.
get_level_values(level)	Возвращает индекс значений для запрошенного уровня.
get_loc(key[, method, tolerance])	Получает целочисленное местоположение, срез или булеву маску для запрошенной метки.
get_slice_bound(label, side, kind)	Вычисляет границу среза, соответствующую заданной метке.
get_value(series, key)	Быстрый поиск значения из одномерного массива ndarray.
get_values()	Возвращает данные Index в виде numpy.ndarray.
groupby(values)	Группирует метки индекса по заданному массиву значений.
identical(other)	Аналогично equals, но проверяет, что и другие сравнимые атрибуты также равны.
insert(loc, item)	Создаёт новый индекс, вставляя новый элемент в указанную позицию.
intersection(other[, sort])	Формирует пересечение двух объектов Index.
is_(other)	Более гибкая, быстрая проверка, аналогичная is, но работающая через представления.
is_categorical()	Проверяет, содержит ли индекс категориальные данные.
isin(values[, level])	Возвращает булевый массив, где значения индекса присутствуют в values.
isna()	Обнаружение отсутствующих значений.
isnull()	Обнаружение отсутствующих значений.
item()	Возвращает первый элемент из базовых данных в виде скаляра Python.
join(other[, how, level, return_indexers, sort])	Вычисляет join_index и индексаторы для приведения структур данных к новому индексу.
map(mapper[, na_action])	Преобразует значения с использованием соответствия входных данных (словарь, Series или функция).
max([axis, skipna])	Возвращает максимальное значение индекса.
memory_usage([deep])	Использование памяти значениями.
min([axis, skipna])	Возвращает минимальное значение индекса.
notna()	Обнаружение существующих (непропущенных) значений.
notnull()	Обнаружение существующих (непропущенных) значений.
nunique([dropna])	Возвращает количество уникальных элементов в объекте.
putmask(mask, value)	Возвращает новый индекс со значениями, установленных с помощью маски.

ravel([order])	Возвращает массив NumPy с выровненными значениями базовых данных.
reindex(target[, method, level, limit, …])	Создаёт индекс со значениями target (перемещает/добавляет/удаляет значения по необходимости).
rename(name[, inplace])	Изменяет имя индекса или многоуровневого индекса.
repeat(repeats[, axis])	Повторяет элементы индекса.
searchsorted(value[, side, sorter])	Находит индексы, куда следует вставить элементы для сохранения порядка.
set_names(names[, level, inplace])	Устанавливает имя индекса или многоуровневого индекса.
set_value(arr, key, value)	Быстрый поиск значения в одномерном массиве NumPy.
shift([periods, freq])	Сдвигает индекс на заданное количество временных интервалов.
slice_indexer([start, end, step, kind])	Для упорядоченного или уникального индекса вычисляет индексатор среза для входных меток и шага.
slice_locs([start, end, step, kind])	Вычисляет позиции среза для входных меток.
sort_values([return_indexer, ascending])	Возвращает отсортированную копию индекса.
sortlevel([level, ascending, sort_remaining])	Для внутренней совместимости с API индексов.
str	Псевдоним для pandas.core.strings.StringMethods
summary([name])	(УСТАРЕЛО) Возвращает сжатое представление.
symmetric_difference(other[, result_name, sort])	Вычисляет симметричную разность двух объектов индексов.
take(indices[, axis, allow_fill, fill_value])	Возвращает новый индекс выбранных значений по индексам.
to_flat_index()	Метод тождества.
to_frame([index, name])	Создаёт DataFrame со столбцом, содержащим индекс.
to_list()	Возвращает список значений.
to_native_types([slicer])	Форматирует указанные значения self и возвращает их.
to_numpy([dtype, copy])	Массив NumPy, представляющий значения в этом ряду или индексе.
to_series([index, name])	Создаёт ряд (Series) с индексом и значениями, равными ключам индекса, полезно для применения map, чтобы вернуть индексатор на основе индекса.
tolist()	Возвращает список значений.
transpose(*args, **kwargs)	Возвращает транспонированное значение, которое по определению равно самому себе.
union(other[, sort])	Создаёт объединение двух объектов индексов.
unique([level])	Возвращает уникальные значения в индексе.
value_counts([normalize, sort, ascending, …])	Возвращает ряд (Series) со счётчиками уникальных значений.
where(cond[, other])	Возвращает индекс той же формы, что и self, содержащий значения из self, где cond истинно, а в противном случае — из other.

holds_integer
is_boolean
is_floating
is_integer
is_interval
is_lexsorted_for_tuple
is_mixed
is_numeric
is_object
is_type_compatible
sort
view