1、Series

obj = pd.Series(range(5),index=['a','a','b','b','c'])  #pandas支持重复索引
pandas中Series对象和DataFrame对象的索引

  可以直接用Series['索引名']:obj['a']

  pandas中Series对象和DataFrame对象的索引

  也可以使用obj.a

  loc和iloc同样适用

  pandas中Series对象和DataFrame对象的索引

2、DataFrame

  

frame = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=['one','two','three'],columns=['a','b','c','d')
pandas中Series对象和DataFrame对象的索引

 

  使用DataFrame['列索引名']或者DataFrame.列索引名:frame['a']或frame.a

  pandas中Series对象和DataFrame对象的索引  pandas中Series对象和DataFrame对象的索引

  行索引使用loc:frame.loc['one']

  pandas中Series对象和DataFrame对象的索引

  使用iloc进行位置索引:frame.iloc[1,[2,0,1]]

  pandas中Series对象和DataFrame对象的索引

  注意:直接索引标签名只适用于列索引,loc只适用于行索引,iloc默认先行索引后列索引,如果只有一个参数默认行索引;Series['索引名']和DataFrame['列索引名']当索引存在时引用或者修改,当索引不存在时添加新的索引,把索引当作Series对象或DataFrame对象的属性索引时对不存在的索引无效。

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