索引对象# 指数# 其中许多方法或其变体可在包含索引(Series/DataFrame)的对象上使用,并且最有可能在直接调用这些方法之前使用这些方法。 Index([数据、数据类型、副本、名称、tupleize_cols]) 用于索引和对齐的不可变序列。 特性# Index.values 返回一个表示索引中数据的数组。 Index.is_monotonic_increasing 如果值相等或递增,则返回布尔值。 Index.is_monotonic_decreasing 如果值相等或递减,则返回布尔值。 Index.is_unique 如果索引具有唯一值,则返回。 Index.has_duplicates 检查索引是否有重复值。 Index.hasnans 如果存在任何 NaN,则返回 True。 Index.dtype 返回基础数据的 dtype 对象。 Index.inferred_type 返回从值推断出的类型的字符串。 Index.shape 返回基础数据形状的元组。 Index.name 返回索引或多索引名称。 Index.names Index.nbytes 返回基础数据中的字节数。 Index.ndim 根据定义,基础数据的维度数为 1。 Index.size 返回基础数据中的元素数量。 Index.empty Index.T 返回转置,根据定义,它是 self。 Index.memory_usage([深的]) 值的内存使用情况。 修改和计算# Index.all(*args, **kwargs) 返回是否所有元素都是Truthy。 Index.any(*args, **kwargs) 返回是否有任何元素为 Truthy。 Index.argmin([轴,跳过]) 返回系列中最小值的 int 位置。 Index.argmax([轴,跳过]) 返回系列中最大值的 int 位置。 Index.copy([名字,深]) 制作该对象的副本。 Index.delete(位置) 创建新索引并删除传递的位置。 Index.drop(标签[,错误]) 创建新索引并删除已传递的标签列表。 Index.drop_duplicates(*[, 保持]) 返回已删除重复值的索引。 Index.duplicated([保持]) 指示重复的索引值。 Index.equals(其他) 判断两个Index对象是否相等。 Index.factorize([排序,use_na_sentinel]) 将对象编码为枚举类型或分类变量。 Index.identical(其他) 与 equals 类似,但检查对象属性和类型是否也相等。 Index.insert(位置,项目) 创建新索引,在该位置插入新项目。 Index.is_(其他) 更灵活、更快的检查,is但通过视图进行。 Index.is_boolean() (已弃用)检查索引是否仅由布尔值组成。 Index.is_categorical() (已弃用)检查索引是否包含分类数据。 Index.is_floating() (已弃用)检查索引是否为浮动类型。 Index.is_integer() (已弃用)检查索引是否仅由整数组成。 Index.is_interval() (已弃用)检查 Index 是否包含 Interval 对象。 Index.is_numeric() (已弃用)检查索引是否仅包含数字数据。 Index.is_object() (已弃用)检查索引是否属于对象数据类型。 Index.min([轴,跳过]) 返回索引的最小值。 Index.max([轴,跳过]) 返回索引的最大值。 Index.reindex(目标[、方法、级别、...]) 使用目标值创建索引。 Index.rename(名称,*[,就地]) 更改索引或多索引名称。 Index.repeat(重复[,轴]) 重复索引的元素。 Index.where(条件[,其他]) 替换条件为 False 的值。 Index.take(索引[,轴,allow_fill,...]) 返回索引选择的值的新索引。 Index.putmask(掩码、值) 返回使用掩码设置的值的新索引。 Index.unique([等级]) 返回索引中的唯一值。 Index.nunique([滴那]) 返回对象中唯一元素的数量。 Index.value_counts([标准化、排序、...]) 返回包含唯一值计数的系列。 与多索引的兼容性# Index.set_names(名称,*[,级别,就地]) 设置索引或多索引名称。 Index.droplevel([等级]) 返回已删除请求级别的索引。 缺失值# Index.fillna([值,沮丧]) 使用指定值填充 NA/NaN 值。 Index.dropna([如何]) 返回不带 NA/NaN 值的索引。 Index.isna() 检测缺失值。 Index.notna() 检测现有(非缺失)值。 转换# Index.astype(dtype[, 复制]) 创建一个索引,将值转换为数据类型。 Index.item() 以 Python 标量形式返回基础数据的第一个元素。 Index.map(映射器[, na_action]) 使用输入映射或函数映射值。 Index.ravel([命令]) 返回对自我的看法。 Index.to_list() 返回值的列表。 Index.to_series([索引、名称]) 创建一个索引和值都等于索引键的系列。 Index.to_frame([索引、名称]) 创建一个 DataFrame,其中包含包含索引的列。 Index.view([分类]) 排序# Index.argsort(*args, **kwargs) 返回对索引进行排序的整数索引。 Index.searchsorted(值[,边,排序器]) 查找应插入元素以维持顺序的索引。 Index.sort_values(*[, 返回索引器, ...]) 返回索引的排序副本。 特定时间的操作# Index.shift([周期、频率]) 将索引移动所需的时间频率增量数。 组合/连接/集合操作# Index.append(其他) 将索引选项的集合附加在一起。 Index.join(其他,*[,如何,级别,...]) 计算 join_index 和索引器以使数据结构符合新索引。 Index.intersection(其他[,排序]) 形成两个 Index 对象的交集。 Index.union(其他[,排序]) 形成两个 Index 对象的并集。 Index.difference(其他[,排序]) 返回一个新的 Index ,其中索引的元素不在other中。 Index.symmetric_difference(其他[, ...]) 计算两个 Index 对象的对称差。 选择# Index.asof(标签) 返回索引中的标签,或者如果不存在,则返回前一个标签。 Index.asof_locs(其中,掩码) 返回索引中标签的位置(索引)。 Index.get_indexer(目标[、方法、限制、...]) 给定当前索引,计算新索引的索引器和掩码。 Index.get_indexer_for(目标) 即使索引器不唯一,也能保证返回。 Index.get_indexer_non_unique(目标) 给定当前索引,计算新索引的索引器和掩码。 Index.get_level_values(等级) 返回请求级别的值索引。 Index.get_loc(钥匙) 获取请求标签的整数位置、切片或布尔掩码。 Index.get_slice_bound(标签、侧面) 计算与给定标签对应的切片边界。 Index.isin(值[,级别]) 返回一个布尔数组,其中索引值位于value中。 Index.slice_indexer([开始、结束、步骤]) 计算输入标签和步骤的切片索引器。 Index.slice_locs([开始、结束、步骤]) 计算输入标签的切片位置。 数字索引# RangeIndex([开始、停止、步骤、数据类型、复制、...]) 实现单调整数范围的不可变索引。 RangeIndex.start 启动参数的值(0如果未提供)。 RangeIndex.stop 停止参数的值。 RangeIndex.step 步骤参数的值(1如果未提供)。 RangeIndex.from_range(数据[,名称,数据类型]) pandas.RangeIndex从对象创建range。 分类索引# CategoricalIndex([数据、类别、...]) 指数基于底层证券Categorical。 分类组件# CategoricalIndex.codes 该分类索引的类别代码。 CategoricalIndex.categories 此分类的类别。 CategoricalIndex.ordered 类别是否具有有序关系。 CategoricalIndex.rename_categories(*参数,...) 重命名类别。 CategoricalIndex.reorder_categories(*参数,...) 按照 new_categories 中指定的方式对类别进行重新排序。 CategoricalIndex.add_categories(*args, **kwargs) 添加新类别。 CategoricalIndex.remove_categories(*参数,...) 删除指定的类别。 CategoricalIndex.remove_unused_categories(...) 删除不使用的类别。 CategoricalIndex.set_categories(*args, **kwargs) 将类别设置为指定的新类别。 CategoricalIndex.as_ordered(*args, **kwargs) 设置要排序的分类。 CategoricalIndex.as_unordered(*args, **kwargs) 将分类设置为无序。 修改和计算# CategoricalIndex.map(映射器[, na_action]) 使用输入映射或函数来映射值。 CategoricalIndex.equals(其他) 确定两个 CategoricalIndex 对象是否包含相同的元素。 间隔索引# IntervalIndex(数据[,关闭,数据类型,复制,...]) 在同一侧闭合的区间的不可变索引。 IntervalIndex 组件# IntervalIndex.from_arrays(左右[, ...]) 从定义左边界和右边界的两个数组构造。 IntervalIndex.from_tuples(数据[,关闭,...]) 从类似数组的元组构造一个 IntervalIndex。 IntervalIndex.from_breaks(中断[,关闭,...]) 从分割数组构造一个 IntervalIndex。 IntervalIndex.left IntervalIndex.right IntervalIndex.mid IntervalIndex.closed 描述间隔包含端的字符串。 IntervalIndex.length IntervalIndex.values 返回一个表示索引中数据的数组。 IntervalIndex.is_empty 指示区间是否为空,即不包含点。 IntervalIndex.is_non_overlapping_monotonic 返回一个布尔值,IntervalArray 是否不重叠且单调。 IntervalIndex.is_overlapping 如果 IntervalIndex 具有重叠间隔,则返回 True,否则返回 False。 IntervalIndex.get_loc(钥匙) 获取请求标签的整数位置、切片或布尔掩码。 IntervalIndex.get_indexer(目标[,方法,...]) 给定当前索引,计算新索引的索引器和掩码。 IntervalIndex.set_closed(*args, **kwargs) 返回在指定一侧闭合的相同 IntervalArray。 IntervalIndex.contains(*args, **kwargs) 按元素检查间隔是否包含该值。 IntervalIndex.overlaps(*args, **kwargs) 按元素检查 Interval 是否与 IntervalArray 中的值重叠。 IntervalIndex.to_tuples(*args, **kwargs) 返回 (left, right) 形式的元组的 ndarray(如果 self 是 IntervalArray)或 Index(如果 self 是 IntervalIndex)。 多重索引# MultiIndex([级别、代码、排序顺序,...]) pandas 对象的多级或分层索引对象。 多索引构造函数# MultiIndex.from_arrays(数组[,排序顺序,...]) 将数组转换为多索引。 MultiIndex.from_tuples(元组[,排序顺序,...]) 将元组列表转换为 MultiIndex。 MultiIndex.from_product(可迭代[, ...]) 根据多个可迭代对象的笛卡尔积创建 MultiIndex。 MultiIndex.from_frame(df[, 排序顺序, 名称]) 从数据帧创建多重索引。 多索引属性# MultiIndex.names MultiIndex 中的级别名称。 MultiIndex.levels 多重索引的级别。 MultiIndex.codes MultiIndex.nlevels 此 MultiIndex 中的整数级别。 MultiIndex.levshape 包含每个级别长度的元组。 MultiIndex.dtypes 将 dtypes 作为底层 MultiIndex 的系列返回。 多索引组件# MultiIndex.set_levels(级别,*[,级别,...]) 在 MultiIndex 上设置新级别。 MultiIndex.set_codes(代码,*[,级别,...]) 在 MultiIndex 上设置新代码。 MultiIndex.to_flat_index() 将 MultiIndex 转换为包含级别值的元组索引。 MultiIndex.to_frame([索引、名称、...]) 创建一个 DataFrame,其中 MultiIndex 的级别作为列。 MultiIndex.sortlevel([级别、升序、...]) 按请求的级别对 MultiIndex 进行排序。 MultiIndex.droplevel([等级]) 返回已删除请求级别的索引。 MultiIndex.swaplevel([i,j]) 将级别 i 与级别 j 交换。 MultiIndex.reorder_levels(命令) 使用输入顺序重新排列级别。 MultiIndex.remove_unused_levels() 从当前创建新的多索引,删除未使用的级别。 MultiIndex.drop(代码[、级别、错误]) 新建一个pandas.MultiIndex并删除已传递的代码列表。 MultiIndex.copy([名字,深度,名字]) 制作该对象的副本。 MultiIndex.append(其他) 将索引选项的集合附加在一起。 MultiIndex.truncate([之前、之后]) 对两个标签/元组之间的索引进行切片,返回新的 MultiIndex。 多重索引选择# MultiIndex.get_loc(钥匙) 获取标签或标签元组的位置。 MultiIndex.get_locs(顺序) 获取一系列标签的位置。 MultiIndex.get_loc_level(键[,级别,...]) 获取请求的标签/级别的位置和切片索引。 MultiIndex.get_indexer(目标[,方法,...]) 给定当前索引,计算新索引的索引器和掩码。 MultiIndex.get_level_values(等级) 返回请求级别的标签值向量。 IndexSlice 创建一个对象可以更轻松地执行多索引切片。 日期时间索引# DatetimeIndex([数据、频率、tz、标准化、...]) 类似于 datetime64 数据的不可变 ndarray。 时间/日期组件# DatetimeIndex.year 日期时间的年份。 DatetimeIndex.month 月份为一月=1,十二月=12。 DatetimeIndex.day 日期时间的日期。 DatetimeIndex.hour 日期时间的小时数。 DatetimeIndex.minute 日期时间的分钟。 DatetimeIndex.second 日期时间的秒数。 DatetimeIndex.microsecond 日期时间的微秒。 DatetimeIndex.nanosecond 日期时间的纳秒。 DatetimeIndex.date 返回 python 对象的 numpy 数组datetime.date。 DatetimeIndex.time 返回 numpy 对象数组datetime.time。 DatetimeIndex.timetz 返回datetime.time带有时区的对象的 numpy 数组。 DatetimeIndex.dayofyear 一年中的第一个日子。 DatetimeIndex.day_of_year 一年中的第一个日子。 DatetimeIndex.dayofweek 一周中的哪一天,星期一=0,星期日=6。 DatetimeIndex.day_of_week 一周中的哪一天,星期一=0,星期日=6。 DatetimeIndex.weekday 一周中的哪一天,星期一=0,星期日=6。 DatetimeIndex.quarter 日期的季度。 DatetimeIndex.tz 返回时区。 DatetimeIndex.freq DatetimeIndex.freqstr 如果设置了频率对象,则将其作为字符串返回,否则返回 None。 DatetimeIndex.is_month_start 指示日期是否为该月的第一天。 DatetimeIndex.is_month_end 指示日期是否是该月的最后一天。 DatetimeIndex.is_quarter_start 指示日期是否为季度的第一天。 DatetimeIndex.is_quarter_end 指示日期是否为季度的最后一天。 DatetimeIndex.is_year_start 指示日期是否为一年的第一天。 DatetimeIndex.is_year_end 指示日期是否是一年中的最后一天。 DatetimeIndex.is_leap_year 布尔指示符,该日期是否属于闰年。 DatetimeIndex.inferred_freq 尝试返回表示由 infer_freq 生成的频率的字符串。 选择# DatetimeIndex.indexer_at_time(时间[,asof]) 返回一天中特定时间值的索引位置。 DatetimeIndex.indexer_between_time(...[,...]) 返回一天中特定时间之间值的索引位置。 特定时间的操作# DatetimeIndex.normalize(*args, **kwargs) 将时间转换为午夜。 DatetimeIndex.strftime(日期格式) 使用指定的日期格式转换为索引。 DatetimeIndex.snap([频率]) 将时间戳捕捉到最近的发生频率。 DatetimeIndex.tz_convert(兹) 将 tz 感知的日期时间数组/索引从一个时区转换为另一个时区。 DatetimeIndex.tz_localize(tz[, 不明确, ...]) 将 tz-naive 日期时间数组/索引本地化为 tz-aware 日期时间数组/索引。 DatetimeIndex.round(*args, **kwargs) 对数据执行舍入操作到指定的频率。 DatetimeIndex.floor(*args, **kwargs) 对指定频率的数据进行向下取整操作。 DatetimeIndex.ceil(*args, **kwargs) 对数据执行 ceil 操作到指定的freq。 DatetimeIndex.month_name(*args, **kwargs) 返回具有指定区域设置的月份名称。 DatetimeIndex.day_name(*args, **kwargs) 返回具有指定区域设置的日期名称。 转换# DatetimeIndex.as_unit(*args, **kwargs) 转换为具有给定单位分辨率的 dtype。 DatetimeIndex.to_period(*args, **kwargs) 以特定频率转换为PeriodArray/PeriodIndex。 DatetimeIndex.to_pydatetime(*args, **kwargs) 返回对象的 ndarray datetime.datetime。 DatetimeIndex.to_series([索引、名称]) 创建一个索引和值都等于索引键的系列。 DatetimeIndex.to_frame([索引、名称]) 创建一个 DataFrame,其中包含包含索引的列。 方法# DatetimeIndex.mean(*[,skipna,轴]) 返回数组的平均值。 DatetimeIndex.std(*args, **kwargs) 返回请求轴上的样本标准差。 时间增量索引# TimedeltaIndex([数据、单位、频率、关闭、...]) timedelta64 数据的不可变索引。 成分# TimedeltaIndex.days 每个元素的天数。 TimedeltaIndex.seconds 每个元素的秒数(>= 0 且小于 1 天)。 TimedeltaIndex.microseconds 每个元素的微秒数(>= 0 且小于 1 秒)。 TimedeltaIndex.nanoseconds 每个元素的纳秒数(>= 0 且小于 1 微秒)。 TimedeltaIndex.components 返回 Timedelta 的各个分辨率组件的 DataFrame。 TimedeltaIndex.inferred_freq 尝试返回表示由 infer_freq 生成的频率的字符串。 转换# TimedeltaIndex.as_unit(单元) 转换为具有给定单位分辨率的 dtype。 TimedeltaIndex.to_pytimedelta(*args, **kwargs) 返回 datetime.timedelta 对象的 ndarray。 TimedeltaIndex.to_series([索引、名称]) 创建一个索引和值都等于索引键的系列。 TimedeltaIndex.round(*args, **kwargs) 对数据执行舍入操作到指定的频率。 TimedeltaIndex.floor(*args, **kwargs) 对指定频率的数据进行向下取整操作。 TimedeltaIndex.ceil(*args, **kwargs) 对数据执行 ceil 操作到指定的freq。 TimedeltaIndex.to_frame([索引、名称]) 创建一个 DataFrame,其中包含包含索引的列。 方法# TimedeltaIndex.mean(*[,skipna,轴]) 返回数组的平均值。 周期索引# PeriodIndex([数据、序数、频率、数据类型、...]) 不可变的 ndarray 保存指示规则时间段的序数值。 特性# PeriodIndex.day 期间的日子。 PeriodIndex.dayofweek 一周中的哪一天,星期一=0,星期日=6。 PeriodIndex.day_of_week 一周中的哪一天,星期一=0,星期日=6。 PeriodIndex.dayofyear 一年中的第一个日子。 PeriodIndex.day_of_year 一年中的第一个日子。 PeriodIndex.days_in_month 该月的天数。 PeriodIndex.daysinmonth 该月的天数。 PeriodIndex.end_time 获取该期间结束的时间戳。 PeriodIndex.freq PeriodIndex.freqstr 如果设置了频率对象,则将其作为字符串返回,否则返回 None。 PeriodIndex.hour 期间的小时。 PeriodIndex.is_leap_year 逻辑指示日期是否属于闰年。 PeriodIndex.minute 该期间的分钟。 PeriodIndex.month 月份为一月=1,十二月=12。 PeriodIndex.quarter 日期的季度。 PeriodIndex.qyear PeriodIndex.second 期间第二次。 PeriodIndex.start_time 获取该期间开始的时间戳。 PeriodIndex.week 一年中的第几周。 PeriodIndex.weekday 一周中的哪一天,星期一=0,星期日=6。 PeriodIndex.weekofyear 一年中的第几周。 PeriodIndex.year 期间的年份。 方法# PeriodIndex.asfreq([频率,方式]) 将 periodArray 转换为指定频率freq。 PeriodIndex.strftime(*args, **kwargs) 使用指定的日期格式转换为索引。 PeriodIndex.to_timestamp([频率,方式]) 转换为 DatetimeArray/Index。 PeriodIndex.from_fields(*[、年份、季度、...]) PeriodIndex.from_ordinals(序数词、*、频率)