Pandas 中的 reindex 主要任务是将 DataFrame 调整为新索引,可选择填充逻辑,并将 NA/NaN 放置在以前索引中不存在值的位置。除非新索引生成为当前索引的等效索引,否则它将返回一个新对象,并且 copy 的值将变为 False。重新索引用于更改 DataFrame 的行和列的索引。我们可以使用 reindex() 方法重新索引单个或多个行。如果在 DataFrame 中不存在,默认情况下会在新索引中分配 NaN 值。

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多重索引被定义为非常重要的索引,因为它涉及到数据分析和操作,特别是在处理高维数据时。它还能够在较低维度的数据结构(如 Series 和 DataFrame)中存储和操作具有任意数量维度的数据。它是标准索引对象的分层类比,用于存储 pandas 对象中的轴标签。它还可以被定义为元组数组,其中每个元组是唯一的。它可以从数组列表、元组数组和交叉可迭代对象的集合中创建。

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Pandas 索引被定义为从 DataFrame 中选择特定行和列数据的重要工具。它的任务是组织数据并提供快速访问数据的能力。它也可以称为子集选择。索引中的值以粗体字体显示,索引的各个值称为标签。如果我们想比较有和没有索引时的数据访问时间,可以使用%%timeit来比较各种访问操作所需的时间。我们还可以将索引定义为通过它可以在整个 Series 或 DataFrame 中访问任何数据的地址。DataFrame 是三个不同组件的组合,即索引、列 和 数据。

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Pandas 可以被视为数据科学中最重要的 Python 包。它提供了许多处理数据的函数,使数据分析变得更加简便。其快速、灵活和表达力强大的数据结构旨在进行现实世界的数据分析。Pandas 简便手册是一个快速指南,介绍了你在使用 Python 进行数据处理时需要了解的 Pandas 基础知识。如果你想以 Pandas 开始数据科学之旅,可以将它用作处理数据的便捷参考。

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Pandas提供了.loc[]和.iloc[]方法进行数据切片。数据切片通常指的是检查数据集。这两种方法属于索引选择方法,用于为数据集的每一行设置标识符。索引可以采用特定标签,这些标签可以是整数或用户指定的任何其他值。.loc[]方法用于通过标签或数据框中存在的布尔数组检索行和列的组合。它仅接受索引标签,如果存在于调用数据框中,它将返回行、列或数据框。它是基于标签的方法,但可以与布尔数组一起使用。

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DataFrame.iloc[] 用于在 DataFrame 的索引标签不是 0、1、2、....、n 的数字系列或用户不知道索引标签的情况下使用。我们可以使用一个在 DataFrame 中不可见的虚拟索引位置来提取行。它是基于整数的位置(从轴的 0 到长度-1),但也可以与布尔数组一起使用。

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Pandas 的 replace() 是一个非常丰富的函数,用于从 DataFrame 中替换 字符串,正则表达式,字典,列表 和 系列。DataFrame 的值可以动态地替换为其他值。它能够与 Python 正则表达式一起使用。这与使用 .loc 或 .iloc 进行更新不同,后者需要您指定要用某个值进行更新的位置。

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