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Python Pandas Index 常用方法用法精讲
Python Pandas 库中 Index 对象的五个核心方法。duplicated 用于检测重复索引值；equals 和 identical 用于判断两个 Index 对象是否相等，其中 identical 对数据类型要求更严格；factorize 将唯一值编码为整数索引；insert 用于在指定位置插入新标签。文章包含各方法的语法、参数说明、功能解析及 Python 代码示例，适用于数据清洗与索引操作场景。
Python Pandas 库中 Index 对象的五个核心方法。duplicated 用于检测重复索引值；equals 和 identical 用于判断两个 Index 对象是否相等，其中 identical 对数据类型要求更严格；factorize 将唯一值编码为整数索引；insert 用于在指定位置插入新标签。文章包含各方法的语法、参数说明、功能解析及 Python 代码示例，适用于数据清洗与索引操作场景。
pandas.Index.duplicated(keep='first')
**keep(可选，默认值为'first')：**字符串，该参数决定在检测重复项时保留哪个重复项，它有三个可选值：
用于识别索引中的重复值，它可以帮助你在数据处理中识别和处理重复数据的问题。
返回一个与索引长度相同的布尔数组，对于每个元素，如果该元素是重复的且不被保留，则返回 True；否则返回 False。
无
import pandas as pd
index = pd.Index(['a', 'b', 'c', 'b', 'a', 'd'])
# 保留第一个出现的重复项
print(index.duplicated(keep='first'))
# 保留最后一个出现的重复项
print(index.duplicated(keep='last'))
# 标记所有重复项
print(index.duplicated(keep=False))
[False False False True True False]
[True True False False False False]
[True True False True True False]
pandas.Index.equals(other)
**other(必须)：**另一个 Index 对象，用于与当前 Index 对象进行比较。
比较当前 Index 对象与传入的 other Index 对象是否完全相等，比较的内容包括：
返回一个布尔值：
无
import pandas as pd
# 创建三个 Index 对象
index1 = pd.Index([1, 2, 3, 4], name='numbers')
index2 = pd.Index([1, 2, 3, 4], name='numbers')
index3 = pd.Index([1, 2, 3, 5], name='numbers')
# 比较 Index 对象
print(index1.equals(index2))
print(index1.equals(index3))
True
False
pandas.Index.factorize(sort=False, use_na_sentinel=True)
**sort(可选，默认值为 False)：**布尔值，如果为 True，则会对唯一值进行排序后再进行因子化；如果为 False，则保持原有顺序。
**use_na_sentinel(可选，默认值为 True)：**布尔值，如果为 True，缺失值 (NaN) 会被编码为 -1；如果为 False，缺失值会被编码为一个唯一的整数。
将 Index 对象中的唯一值转换为整数索引，该转换过程称为因子化，通常用于将分类数据编码为整数，以便在数据分析和机器学习中更容易处理，通过因子化，可以有效地将字符串或其他非数值数据转换为数值形式，从而简化数据处理和分析过程。
返回一个元组 (labels, uniques)：
无
import pandas as pd
# 创建一个 Index 对象
index = pd.Index(['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'orange', 'apple'])
# 因子化 Index 对象
labels, uniques = index.factorize()
print(labels)
print(uniques)
[0 1 0 2 1 2 0]
Index(['apple', 'banana', 'orange'], dtype='object')
pandas.Index.identical(other)
**other(必须)：**另一个 Index 对象，与当前 Index 对象进行比较。
检查两个 Index 对象是否具有相同的值和数据类型。
返回一个布尔值，如果两个 Index 对象的值和数据类型完全相同，则返回 True，否则返回 False。
无
import pandas as pd
# 创建两个 Index 对象
index1 = pd.Index([1, 2, 3])
index2 = pd.Index([1, 2, 3])
# 比较两个 Index 对象
print(index1.identical(index2))
True
pandas.Index.insert(loc, item)
**loc(必须)：**整数，表示插入位置的索引，表示在当前 Index 中的插入位置。
**item(必须)：**表示要插入的标签值，它可以是任何类型，但必须与 Index 中的其他标签兼容。
在指定位置插入一个新的标签，从而扩展 Index 对象的长度，对于动态调整索引或在某些数据操作中插入新的标签非常有用。
返回一个新的 Index 对象，其中包含插入的标签，原始的 Index 对象不会被修改。
无
import pandas as pd
# 创建一个 Index 对象
index = pd.Index([1, 2, 3, 4])
# 在位置 1 插入新的标签
new_index = index.insert(1, 'new_label')
print(new_index)
Index([1, 'new_label', 2, 3, 4], dtype='object')
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