索引对象
pandas中的索引对象是用来存储轴标签和其他元数据的（例如轴名称或标签）。在构造series 或 dataframe 时，你所使用的任意数字或标签序列都可以在内部转换为索引对象。
obj = pd.Series(range(3),index=['a','b','c'])
index=obj.index
index[1:]
Index(['b', 'c'], dtype='object')
index[1]='d' # TypeError 索引对象不可改变，用户时无法修改的。
labels=pd.Index(np.arange(3))
labels
Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')
obj2=pd.Series([1.5,-2.5,0],index=labels) # 索引对象的不变性，可以在多种数据结构中分享索引。
obj2
0 1.5
1 -2.5
2 0.0
dtype: float64
obj2.index is labels
True
与python集合不同，pandas索引对象可以包含重复标签，根据重复标签进行筛选，会选出所有重复标签对应的数据。
重建索引
reindex 时pandas 对象重要的方法。该方法用于创建一个符合新索引的新对象。
obj=pd.Series([4.5,7.3,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c'])
# series 调用 reindex 方法时，会将数据按照新的索引排序，不存在的就引入缺失值
obj2=obj.reindex(['a','b','c','d','e'])
obj2
a -5.3
b 7.3
c 3.6
d 4.5
e NaN
dtype: float64
对于顺序数据，比如时间序列，在重建索引时可能会需要进行插值或填值。 method 可选参数允许我们使用诸如 ffill 等方法在重建索引时插值，ffill 方法会将值前向填充。bfill 向后填充。
obj3=pd.Series(np.arange(3),index=[0,2,4])
obj3.reindex(range(6),method='ffill')
0 0
1 0
2 1
3 1
4 2
5 2
dtype: int32
在 dataframe 中， reindex 可以改变行索引，列索引，也可以同时改变二者。当仅传入一个序列时，结果的行会重建索引。
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a','b','c'],
columns=['ohio','texas','california'])
frame
ohio texas california
a 0 1 2
b 3 4 5
c 6 7 8
frame.reindex(['d','c','b','b'])
ohio texas california
d NaN NaN NaN
c 6.0 7.0 8.0
b 3.0 4.0 5.0
b 3.0 4.0 5.0
frame.reindex(columns=['texas','utah','california']) # 列可以使用columns 关键字重建索引。
texas utah california
a 1 NaN 2
b 4 NaN 5
c 7 NaN 8
frame.loc[['d','c','b','b'],['texas','utah','california']) # 使用loc 可以更加简洁。。。
| reindex 方法的参数 | 描述 |
|---|---|
| index | 新建作为索引的序列，可以是索引是或任意其他序列型python 数据结构，索引使用时无需复制（？） |
| method | 插值方式，ffill 为向前填充，bfill 向后填充 |
| fill_value | 通过重新索引引入缺失数据时使用的替代值 |
| limit | 当向前或向后填充时，所需填充的最大尺寸间隙（以元素为单位） |
| tolerance | 当向前或向后填充时，所需填充的不精确匹配下的最大尺寸间隙（以绝对数字距离） |
| level | 匹配 MultiIndex 级别的简单索引，否则选择子集/？？？ |
| copy | 默认时True ，即使新索引等于旧索引，也总是复制底层数据；如果时False,则在索引相同时不要复制数据。 |
轴向上删除条目
如果你已经拥有索引数组或不含条目的列表，在轴向上删除一个或更多的条目就很简单，但是需要一些数据操作和集合逻辑，drop 方法返回一个含有指示值或轴向上删除值的新对象。
obj = pd.Series(np.arange(5),index=['a','b','c','d','e'])
new_obj=obj.drop(['c','d'])
new_obj
a 0
b 1
e 4
dtype: int32
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a','b','c'],
columns=['ohio','texas','california'])
frame.drop(['a','c']) # 删除轴 0 的元素
ohio texas california
b 3 4 5
data.drop('ohio',anis=1) # 可以传递anis=1 或 axis='columns' 来从列中删除
# 很多函数时，例如drop 会修改 series dataframe 的尺寸或形状，但是不会改变原对象
obj.drop('c',inplace=True) # 这个参数清除被删除的数据，会作用到原来的对象。
索引，选择与过滤
series 的索引与 numpy 数组索引类似，但 series 的索引值可以不仅仅是整数。
obj = pd.Series(np.arange(5),index=['a','b','c','d','e'])
obj
a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
dtype: int32
print(obj['b'],obj[1])
1 1
obj[2:4]
c 2
d 3
dtype: int32
obj[['b','a','d']]
b 1
a 0
d 3
dtype: int32
obj[[1,3]]
b 1
d 3
dtype: int32
obj[obj<2]
a 0
b 1
dtype: int32
obj['b':'d'] # 普通的python切片中是不包含尾部的，series 的切片就不同了
b 1
c 2 # 另外 obj['b':'d'] = 5 这样会修改原来的 series
d 3
dtype: int32
--------------------------我是分割线-----------------------------------------
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a','b','c'],
columns=['ohio','texas','california'])
ohio texas california
a 0 1 2
b 3 4 5
c 6 7 8
frame[['ohio','california']]
ohio california
a 0 2
b 3 5
c 6 8
frame[:2]
ohio texas california
a 0 1 2
b 3 4 5
frame[frame['california']>5]
ohio texas california
c 6 7 8
frame <5
ohio texas california
a True True True
b True True False
c False False False
frame[frame <5]=0
frame
ohio texas california
a 0 0 0
b 0 0 5
c 6 7 8