pandas帶有重復(fù)索引操作方法

更新時(shí)間：2018年06月08日 08:53:56 作者：修煉之路

今天小編就為大家分享一篇pandas帶有重復(fù)索引操作方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

有的時(shí)候，可能會(huì)遇到表格中出現(xiàn)重復(fù)的索引，在操作重復(fù)索引的時(shí)候可能要注意一些問(wèn)題。

一、判斷索引是否重復(fù)

a、Series索引重復(fù)判斷

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

Series.index.is_unique為False表示索引重復(fù)。

b、DataFrame索引重復(fù)判斷

a = np.arange(9).reshape(3,3) 
data = DataFrame(a,index=["a","b","c"],columns=["one","two","one"]) 
#判斷行索引是否重復(fù) 
print(data.index.is_unique) 
#True 
#判斷列索引是否重復(fù) 
print(data.columns.is_unique) 
#False

二、索引取值

如果一個(gè)索引對(duì)應(yīng)多個(gè)值，Series返回的是一個(gè)Series。如果一個(gè)索引對(duì)應(yīng)一個(gè)值的時(shí)候，Series返回的是一個(gè)標(biāo)量，DataFrame返回的是始終是一個(gè)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"]))
 #<class 'pandas.core.series.Series'>
 print(s["a"])
 '''
 a 1
 a 2
 '''
 #選取第一個(gè)a
 print(s[:1])
 #a 1
 print(s[[0]])
 #a 1

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"])
 #對(duì)行進(jìn)行選取
 print(type(data.ix["b"]))
 #<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 print(data.ix["b"])#與data.xs("b")等價(jià)
 '''
 one two one
 b 3 4 5
 b 6 7 8
 '''
 #選取第二行
 print(type(data.ix[1:2]))#與data[1:2]等價(jià)
 #<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 print(data.ix[1:2])
 #b 3 4 5
 print(data.ix[[1]])
 #b 3 4 5

 #對(duì)列進(jìn)行選取
 print(data["one"])#等價(jià)于data.one 或 data.xs("one",axis=1)
 '''
 one one
 a 0 2
 b 3 5
 b 6 8
 '''
 #選取第一列
 print(data.ix[:,0])
 '''
 a 0
 b 3
 b 6
 '''
 print(data.ix[:,:1])
 '''
 one
 a 0
 b 3
 b 6
 '''

以上這篇pandas帶有重復(fù)索引操作方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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