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pandas带有重复索引操作方法

2023-09-11 18:48:05 62

有的时候，可能会遇到表格中出现重复的索引，在操作重复索引的时候可能要注意一些问题。

一、判断索引是否重复

a、Series索引重复判断

s=Series([1,2,3,4,5],index=["a","a","b","b","c"])
print(s.index.is_unique)
#False

Series.index.is_unique为False表示索引重复。

b、DataFrame索引重复判断

a=np.arange(9).reshape(3,3)
data=DataFrame(a,index=["a","b","c"],columns=["one","two","one"])
#判断行索引是否重复
print(data.index.is_unique)
#True
#判断列索引是否重复
print(data.columns.is_unique)
#False

二、索引取值

如果一个索引对应多个值，Series返回的是一个Series。如果一个索引对应一个值的时候，Series返回的是一个标量，DataFrame返回的是始终是一个DataFrame。

a、Series的索引取值

s=Series([1,2,3,4,5],index=["a","a","b","b","c"])
print(type(s["a"]))
#
print(s["a"])
'''
a1
a2
'''
#选取第一个a
print(s[:1])
#a1
print(s[[0]])
#a1

b、DataFrame的索引取值

a=np.arange(9).reshape(3,3)
data=DataFrame(a,index=["a","b","b"],columns=["one","two","one"])
#对行进行选取
print(type(data.ix["b"]))
#
print(data.ix["b"])#与data.xs("b")等价
'''
onetwoone
b345
b678
'''
#选取第二行
print(type(data.ix[1:2]))#与data[1:2]等价
#
print(data.ix[1:2])
#b345
print(data.ix[[1]])
#b345

#对列进行选取
print(data["one"])#等价于data.one或data.xs("one",axis=1)
'''
oneone
a02
b35
b68
'''
#选取第一列
print(data.ix[:,0])
'''
a0
b3
b6
'''
print(data.ix[:,:1])
'''
one
a0
b3
b6
'''

以上这篇pandas带有重复索引操作方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。

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pandas带有重复索引操作方法

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