Pandas数据索引：结构与操作
Pandas 数据索引：结构与操作
深入探讨 Pandas 中 Series 和 DataFrame 两种数据结构的索引机制，并结合实际案例阐述索引的基本操作，包括索引的创建、访问、切片、筛选等，以帮助读者掌握使用索引高效提取数据的技巧。
数据结构与索引
Pandas 提供 Series 和 DataFrame 两种主要数据结构，两者都拥有索引来管理数据：
- Series: 一维带标签数组，其索引可以是整数、字符串等多种类型。
- DataFrame: 二维表格数据，包含行索引和列索引，类似于数据库中的表结构。
索引操作
- 索引创建: 可以使用自定义索引创建 Series 和 DataFrame，或在读取数据时指定索引列。
```python
import pandas as pd
# 自定义索引创建 Series
data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
s = pd.Series(data, index=['c', 'a', 'b'])
# 使用现有列作为索引创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.set_index('A')
```
- 索引访问: 可以使用索引标签或位置获取对应数据。
```python
# 获取 Series 中标签为 'a' 的数据
s['a']
# 获取 DataFrame 中索引值为 2 的行数据
df.iloc[2]
```
- 索引切片: 可以使用切片语法选取特定范围的数据。
```python
# 获取 Series 中标签 'a' 到 'b' 的数据
s['a':'b']
# 获取 DataFrame 中索引值为 1 到 2 的行数据
df.iloc[1:3]
```
- 索引筛选: 可以使用布尔条件筛选满足特定条件的数据。
```python
# 获取 Series 中值大于 2 的数据
s[s > 2]
# 获取 DataFrame 中 A 列值大于 1 的行数据
df[df['A'] > 1]
```
总结
熟练掌握 Pandas 的数据索引机制和操作方法，是进行高效数据分析和处理的关键。通过灵活运用索引，可以快速定位、提取和操作数据，显著提升数据分析效率。
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