Pandas 中的索引设置及查找

1. 设置dataFrame的索引, set_index(keys, inplace = False/True)，keys要设置为索引的列，inplace一般默认为False,

表示不修改dataFrame，如果为True，则修改dataFrame.

data:   
     a    b  c    d  
0  bar  one  z  1.0  
1  bar  two  y  2.0  
2  foo  one  x  3.0  
3  foo  two  w  4.0  

data.set_index('b', inplace = True)
data:

b    a    c    d  
one  bar  z  1.0  
two  bar  y  2.0  
one  foo  x  3.0  
two  foo  w  4.0

2. 重置索引，reset_index(inplace= False/True)。重置索引之后，产生新的index，原先的index会变为列。

inplace 为True 表示在dataFrame本身进行修改。

>>> df = pd.DataFrame([('bird',    389.0),
...                    ('bird',     24.0),
...                    ('mammal',   80.5),
...                    ('mammal', np.nan)],
...                   index=['falcon', 'parrot', 'lion', 'monkey'],
...                   columns=('class', 'max_speed'))
>>> df.reset_index()
    index   class  max_speed
0  falcon    bird      389.0
1  parrot    bird       24.0
2    lion  mammal       80.5
3  monkey  mammal        NaN

3.对索引进行排序，df.sort_index(inplace = False/True, ascending = False/True)

4.对索引信息进行查找，loc和iloc的使用。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['a','b','c','d'],['x','y','z','q'],['e','f','g','h']],
                  columns = ['A','B','C','D'],
                  index = ['one','two','three'])
df.loc[:,['A','C']] #获取A，C两列信息。
df.iloc[:,[0,2]] #同样获取A，C两列信息。

	   A	C
one	   a	c
two	   x	z
three	e	g

df.loc[:,'A':'C'] # 获取A列到C列之间的列，df.iloc[:,0:3]也能得到同样的结果。
	    A   B	C
one	    a   b	c
two	    x   y	z
three	e	f	g

如果你想要选取某一行的数据，可以使用df.loc[[i]]或者df.iloc[[i]]。

df.loc[['one']]
df.iloc[[i]]