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python数据分析（二）：Python Pandas索引技术详解

news 来源：原创 2025/7/16 15:52:07

Python Pandas索引技术详解：从基础到多层索引

1. 引言

Pandas是Python数据分析的核心库，而索引技术是Pandas高效数据操作的关键。良好的索引使用可以显著提高数据查询和操作的效率。本文将系统介绍Pandas中的各种索引技术，包括基础索引、位置索引、条件索引以及强大的多层索引(MultiIndex)。

2. 基础索引

2.1 列索引

列索引是最基础的数据访问方式，使用方括号[]或点符号.来访问DataFrame的列。

import pandas as pddata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)# 使用方括号访问列
print(df['Name'])
"""
0      Alice
1        Bob
2    Charlie
Name: Name, dtype: object
"""# 使用点符号访问列 (不推荐，当列名与DataFrame方法冲突时会出问题)
print(df.Age)
"""
0    25
1    30
2    35
Name: Age, dtype: int64
"""

2.2 行索引 (标签索引)

Pandas默认使用行号作为索引，但也可以自定义索引标签，然后使用loc进行基于标签的行索引。

# 设置自定义索引
df.index = ['a', 'b', 'c']# 使用loc进行标签索引
print(df.loc['b'])
"""
Name      Bob
Age       30
City    Paris
Name: b, dtype: object
"""# 选择多行
print(df.loc[['a', 'c']])
"""Name  Age      City
a    Alice   25  New York
c  Charlie   35    London
"""

3. 位置索引

iloc用于基于整数位置的索引，类似于Python列表的索引方式。

# 使用iloc进行位置索引
print(df.iloc[1])  # 第二行
"""
Name      Bob
Age       30
City    Paris
Name: b, dtype: object
"""# 选择多行和多列
print(df.iloc[0:2, [0, 2]])  # 第1-2行，第1和第3列
"""Name      City
a  Alice  New York
b    Bob     Paris
"""

4. 布尔索引

布尔索引允许我们根据条件筛选数据。

# 单条件筛选
print(df[df['Age'] > 28])
"""Name  Age    City
b      Bob   30   Paris
c  Charlie   35  London
"""# 多条件组合
print(df[(df['Age'] > 25) & (df['City'] != 'Paris')])
"""Name  Age    City
c  Charlie   35  London
"""# 使用isin方法
print(df[df['City'].isin(['New York', 'London'])])
"""Name  Age      City
a    Alice   25  New York
c  Charlie   35    London
"""

5. 索引方法

5.1 set_index/reset_index

# 将某列设置为索引
df_city = df.set_index('City')
print(df_city)
"""Name  Age
City                
New York  Alice   25
Paris       Bob   30
London  Charlie   35
"""# 重置索引
print(df_city.reset_index())
"""City     Name  Age
0  New York    Alice   25
1     Paris      Bob   30
2    London  Charlie   35
"""

5.2 重命名索引

# 重命名索引
df_renamed = df.rename(index={'a': 'id1', 'b': 'id2', 'c': 'id3'})
print(df_renamed)
"""Name  Age      City
id1    Alice   25  New York
id2      Bob   30     Paris
id3  Charlie   35    London
"""# 重命名列
df_renamed = df.rename(columns={'Name': 'Full Name', 'Age': 'Years'})
print(df_renamed)
"""Full Name  Years      City
a      Alice     25  New York
b        Bob     30     Paris
c    Charlie     35    London
"""

6. 多层索引(MultiIndex)

多层索引(也称为层次化索引)是Pandas中处理高维数据的强大工具。

6.1 创建多层索引

# 从元组列表创建多层索引
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'A'), ('Group2', 'B')],names=['Group', 'Type'])data = {'Value': [10, 20, 30, 40]}
multi_df = pd.DataFrame(data, index=index)
print(multi_df)
"""Value
Group  Type       
Group1 A         10B         20
Group2 A         30B         40
"""

6.2 多层索引的数据选择

# 选择第一层的特定值
print(multi_df.loc['Group1'])
"""Value
Type       
A         10
B         20
"""# 选择特定组合
print(multi_df.loc[('Group2', 'B')])  # 返回Series
"""
Value    40
Name: (Group2, B), dtype: int64
"""# 使用xs方法跨层选择
print(multi_df.xs('A', level='Type'))  # 选择所有Type为A的行
"""Value
Group       
Group1     10
Group2     30
"""

6.3 多层索引的列

DataFrame的列也可以有多层索引。

# 创建多层列索引
columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('Metrics', 'Score'), ('Metrics', 'Weight'), ('Info', 'Name')])data = [[85, 0.5, 'Alice'], [90, 0.6, 'Bob'], [78, 0.4, 'Charlie']]
multi_col_df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
print(multi_col_df)
"""Metrics       InfoScore Weight    Name
0      85    0.5   Alice
1      90    0.6     Bob
2      78    0.4 Charlie
"""# 访问多层列
print(multi_col_df['Metrics']['Score'])
"""
0    85
1    90
2    78
Name: Score, dtype: int64
"""

6.4 多层索引的堆叠与解堆

# 解堆 (将行索引转为列)
print(multi_df.unstack())
"""Value     
Type       A   B
Group           
Group1    10  20
Group2    30  40
"""# 堆叠 (将列索引转为行索引)
print(multi_df.unstack().stack())
"""Value
Group  Type       
Group1 A         10B         20
Group2 A         30B         40
"""

7. 索引的最佳实践

  1. 选择合适的索引类型：对于频繁查询的列，考虑设置为索引
  2. 避免链式索引：如df[condition]['column']，应使用df.loc[condition, 'column']
  3. 多层索引的合理使用：当数据有自然层次关系时使用
  4. 索引的性能考虑：索引可以加速查询，但会增加内存使用
# 不好的实践 - 链式索引
# df[df['Age'] > 30]['Name']  # 好的实践
print(df.loc[df['Age'] > 30, 'Name'])
"""
c    Charlie
Name: Name, dtype: object
"""

8. 总结

Pandas提供了丰富多样的索引技术，从基础的列选择到复杂的多层索引操作：

  1. 基础索引 ([], .loc, .iloc) 适合简单的数据访问
  2. 布尔索引 提供了强大的条件筛选能力
  3. 多层索引 让高维数据的组织和分析变得更加直观和高效

掌握这些索引技术是成为Pandas高级用户的关键步骤。在实际应用中，应根据数据特点和分析需求选择合适的索引方式，并遵循最佳实践以获得更好的性能和可读性。

通过合理使用索引，我们可以更高效地处理和分析数据，为数据科学工作流打下坚实基础。

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编程日记 2025/7/12 14:12:39

pdf多文件合并

【第三方工具】点我传送&#xff1a;https://www.ilovepdf.com/ 【java功能实现】 导入jar包 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.itextpdf/itextpdf --><dependency><groupId>com.itextpdf</groupId><artifactId>itextpdf</artif…...

编程日记 2025/7/14 21:52:41

AI日报 - 2025年4月23日

&#x1f31f; 今日概览(60秒速览) ▎&#x1f916; AGI突破 | Sam Altman称指向AGI的系统初现端倪&#xff0c;强调安全标准紧迫性&#xff1b;DeepMind CEO预测AI 5-10年内具备科学猜想能力。 AGI定义及测试标准引关注 (Dario Amodei)&#xff0c;AI安全与非扩散方法成讨论焦…...

编程日记 2025/7/7 7:08:09

【RAG】一篇文章介绍多模态RAG（MRAG）

一、引言 研究背景与动机&#xff1a;随着大语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;的广泛应用&#xff0c;其在处理复杂任务时暴露出如产生幻觉、算术能力不足和缺乏可解释性等问题。多模态学习的兴起为解决这些问题提供了新方向&#xff0c;通过融合图像、文本、音频等多种模…...

编程日记 2025/7/5 8:21:53

学习笔记：黑马程序员JavaWeb开发教程(2025.3.25)

11.3 案例-文件上传-本地存储 文件名后缀解决&#xff0c;找到文件最后一个点的位置&#xff0c;截取点及其后面的字符&#xff0c;得到扩展名。代码实现&#xff0c;找到最后一个点的位置&#xff0c;使用方法originalFilename.lastIndexOf(“.”)&#xff0c;括号里面是指…...

编程日记 2025/7/14 17:08:56