Python 数据分析三剑客之 Pandas（二）：Index 索引对象以及各种索引操作
原文中文，约19500字，阅读约需47分钟。
📝
内容提要
本文介绍了Python数据分析库Pandas中的索引对象及其操作。Pandas的索引对象不可变，常见类型包括Index、Int64Index和MultiIndex。文章详细讲解了Series和DataFrame的索引方法，包括行索引、切片索引、花式索引和布尔索引，以及使用loc和iloc进行标签和位置索引。此外，还介绍了Pandas的重新索引功能，允许根据新索引创建新对象。
🎯
关键要点
-
Pandas中的索引对象是不可变的，常见类型包括Index、Int64Index和MultiIndex。
-
Series和DataFrame的索引方法包括行索引、切片索引、花式索引和布尔索引。
-
使用loc和iloc可以进行标签和位置索引，loc用于标签索引，iloc用于位置索引。
-
Pandas提供了重新索引功能，可以根据新索引创建新对象。
❓
延伸问答
Pandas中的索引对象有哪些类型？
Pandas中的索引对象常见类型包括Index、Int64Index、MultiIndex和DatetimeIndex。
如何在Pandas中进行行索引和切片索引？
在Pandas中，可以通过位置或索引名进行行索引，切片时按位置不包含终止索引，按索引名包含终止索引。
Pandas中的loc和iloc有什么区别？
loc用于标签索引，而iloc用于位置索引，loc根据索引名选择数据，iloc根据位置编号选择数据。
Pandas如何实现布尔索引？
布尔索引通过布尔数组来选择符合条件的元素，例如使用比较运算符生成布尔数组。
Pandas的重新索引功能有什么作用？
重新索引功能允许根据新索引创建新对象，并可以填补缺失值或调整数据结构。
如何使用Pandas进行花式索引？
花式索引通过传递一个索引名或位置的列表来一次性获取多个元素，适用于不连续的索引。
🏷️
