pandas.Index

classpandas.Index(data=None, dtype=None, copy=False, name=None, tupleize_cols=True, **kwargs)[source]

Неизменяемая последовательность, используемая для индексирования и выравнивания.

Основной объект, хранящий метки осей для всех объектов pandas.

Параметры

data:массив-подобный (одномерный)

dtype:Тип NumPy (по умолчанию: 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 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

Индекс данных типа datetime64.

TimedeltaIndex

Индекс данных типа timedelta64.

PeriodIndex

Индекс данных типа Period.

NumericIndex

Индекс данных типа numpy int/uint/float.

Int64Index

Индекс чисто целочисленных меток int64 (устарел).

UInt64Index

Индекс чисто целочисленных меток uint64 (устарел).

Float64Index

Индекс чисто плавающих меток float64 (устарел).

Примечания

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

T	Возвращает транспонирование, которое по определению равно self.
array	Массив ExtensionArray данных, лежащих в основе этого Series или Index.
asi8	Целочисленное представление значений.
dtype	Возвращает объект dtype базовых данных.
has_duplicates	Проверка наличия дублирующих значений в индексе.
hasnans	Возвращает True, если есть какие-либо NaN.
inferred_type	Возвращает строку типа, выведенного из значений.
is_all_dates	Являются ли значения индекса только датами.
is_monotonic	(УСТАРЕЛО) Псевдоним для is_monotonic_increasing.
is_monotonic_decreasing	Возвращает boolean, если значения равны или убывают.
is_monotonic_increasing	Возвращает boolean, если значения равны или возрастают.
is_unique	Возвращает, если индекс содержит уникальные значения.
name	Возвращает имя Index или MultiIndex.
nbytes	Возвращает количество байтов в базовых данных.
ndim	Число измерений базовых данных, по определению 1.
nlevels	Число уровней.
shape	Возвращает кортеж формы базовых данных.
size	Возвращает количество элементов в базовых данных.
values	Возвращает массив, представляющий данные в индексе.

empty
names

Методы

all(*args, **kwargs)	Возвращает, являются ли все элементы истинными.
any(*args, **kwargs)	Возвращает, является ли любой элемент истинным.
append(other)	Присоединяет вместе коллекцию вариантов Index.
argmax([axis, skipna])	Возвращает целочисленную позицию наибольшего значения в Series.
argmin([axis, skipna])	Возвращает целочисленную позицию наименьшего значения в Series.
argsort(*args, **kwargs)	Возвращает целочисленные индексы, которые отсортируют индекс.
asof(label)	Возвращает метку из индекса, или, если она отсутствует, предыдущую.
asof_locs(where, mask)	Возвращает расположения (индексы) меток в индексе.
astype(dtype[, copy])	Создаёт индекс со значениями, преобразованными к типам данных.
copy([name, deep, dtype, names])	Создаёт копию этого объекта.
delete(loc)	Создаёт новый индекс с удалённым(ыми) указанным(ыми) местоположением(ями).
difference(other[, sort])	Возвращает новый индекс с элементами индекса, которых нет в other.
drop(labels[, errors])	Создаёт новый индекс с удалёнными переданными метками.
drop_duplicates([keep])	Возвращает индекс с удалёнными повторяющимися значениями.
droplevel([level])	Возвращает индекс с удалённым(ыми) запрошенным(ыми) уровнем(ями).
dropna([how])	Возвращает индекс без значений NA/NaN.
duplicated([keep])	Указывает дублирующиеся значения индекса.
equals(other)	Определяет, равны ли два объекта Index.
factorize([sort, na_sentinel, use_na_sentinel])	Кодирует объект как перечислимый тип или категориальную переменную.
fillna([value, downcast])	Заполняет значения NA/NaN указанным значением.
format([name, formatter, na_rep])	Отображает строковое представление индекса.
get_indexer(target[, method, limit, tolerance])	Вычисляет индексатор и маску для нового индекса, исходя из текущего индекса.
get_indexer_for(target)	Гарантированно возвращает индексатор даже при не уникальных значениях.
get_indexer_non_unique(target)	Вычисляет индексатор и маску для нового индекса, исходя из текущего индекса.
get_level_values(level)	Возвращает индекс значений для запрошенного уровня.
get_loc(key[, method, tolerance])	Получает целочисленное расположение, 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.
groupby(values)	Группирует метки индекса по заданному массиву значений.
holds_integer()	Является ли тип целочисленным типом.
identical(other)	Аналогично equals, но проверяет, что атрибуты и типы объекта также равны.
insert(loc, item)	Создаёт новый индекс, вставляя новый элемент в указанное место.
intersection(other[, sort])	Формирует пересечение двух объектов Index.
is_(other)	Более гибкая, более быстрая проверка, подобная is, но которая работает через представления.
is_boolean()	Проверяет, состоит ли индекс только из булевых значений.
is_categorical()	Проверяет, содержит ли индекс категориальные данные.
is_floating()	Проверяет, является ли индекс плавающего типа.
is_integer()	Проверяет, состоит ли индекс только из целых чисел.
is_interval()	Проверяет, содержит ли индекс объекты Interval.
is_mixed()	Проверяет, содержит ли индекс данные со смешанными типами данных.
is_numeric()	Проверяет, состоит ли индекс только из числовых данных.
is_object()	Проверяет, является ли индекс типа object.
is_type_compatible(kind)	Совместим ли тип индекса с предоставленным типом.
isin(values[, level])	Возвращает булевый массив, где значения индекса находятся в values.

isna()	Обнаружение пропущенных значений.
isnull()	Обнаружение пропущенных значений.
item()	Возвращает первый элемент базовых данных как скаляр Python.
join(other[, how, level, return_indexers, sort])	Вычисление join_index и indexers для приведения структур данных к новому индексу.
map(mapper[, na_action])	Преобразование значений с помощью входного отображения или функции.
max([axis, skipna])	Возвращает максимальное значение индекса.
memory_usage([deep])	Использование памяти значениями.
min([axis, skipna])	Возвращает минимальное значение индекса.
notna()	Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.
notnull()	Обнаружение существующих (не пропущенных) значений.
nunique([dropna])	Возвращает количество уникальных элементов в объекте.
putmask(mask, value)	Возвращает новый индекс со значениями, установленным с помощью маски.
ravel([order])	Возвращает массив ndarray с уплощёнными значениями базовых данных.
reindex(target[, method, level, limit, ...])	Создание индекса со значениями целевого объекта.
rename(name[, inplace])	Изменение имени индекса или многоуровневого индекса.
repeat(repeats[, axis])	Повторение элементов индекса.
searchsorted(value[, side, sorter])	Поиск индексов, куда следует вставить элементы, чтобы сохранить порядок.
set_names(names[, level, inplace])	Установка имени индекса или многоуровневого индекса.
set_value(arr, key, value)	(УСТЕРЕЖДЕН) Быстрый поиск значения из одномерного массива ndarray.
shift([periods, freq])	Смещение индекса на заданное количество приращений временной частоты.
slice_indexer([start, end, step, kind])	Вычисление индекса среза для входных меток и шага.
slice_locs([start, end, step, kind])	Вычисление расположений срезов для входных меток.
sort(*args, **kwargs)	Используйте sort_values вместо этого.
sort_values([return_indexer, ascending, ...])	Возвращает отсортированную копию индекса.
sortlevel([level, ascending, sort_remaining])	Для внутренней совместимости с API индекса.
str	псевдоним pandas.core.strings.accessor.StringMethods
symmetric_difference(other[, result_name, sort])	Вычисление симметрической разности двух объектов Index.
take(indices[, axis, allow_fill, fill_value])	Возвращает новый индекс с выбранными значениями 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])	(УСТЕРЕЖДЕН) Форматирует указанные значения self и возвращает их.
to_numpy([dtype, copy, na_value])	Массив NumPy ndarray, представляющий значения в этом ряду или индексе.
to_series([index, name])	Создаёт ряд (Series) с индексом и значениями, равными ключам индекса.
tolist()	Возвращает список значений.
transpose(*args, **kwargs)	Возвращает транспонирование, которое по определению равно self.
union(other[, sort])	Образует объединение двух объектов Index.
unique([level])	Возвращает уникальные значения в индексе.
value_counts([normalize, sort, ascending, ...])	Возвращает ряд (Series) со счётчиками уникальных значений.
where(cond[, other])	Заменяет значения, где условие ложно.

view