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【Pandas】pandas Index objects Index.name

Pandas2.2 Index objects

Properties

方法描述
Index.values返回 Index 对象的值,通常是一个 NumPy 数组
Index.is_monotonic_increasing用于检查索引的元素是否 单调递增
Index.is_monotonic_decreasing用于判断索引的值是否 单调递减
Index.is_unique用于检查索引中的标签是否 唯一
Index.has_duplicates用于检查索引是否包含重复值
Index.hasnans用于检查索引中是否包含缺失值(NaN)
Index.dtype用于获取索引中元素的数据类型(dtype)
Index.inferred_type用于推断索引中数据的类型
Index.shape用于返回索引的形状(即索引中元素的数量)
Index.name用于获取或设置索引的名称

pandas.Index.name

pandas.Index.namepandas.Index 对象的一个属性,用于获取或设置索引的名称。

详细说明:
  • 用途:为索引赋予一个名称,通常用于标识索引的含义,便于在数据分析中进行识别和操作。
  • 获取名称:可以直接通过 .name 属性获取索引的名称。
  • 设置名称:可以通过赋值操作设置索引的名称。
  • 默认值:默认情况下,索引的名称为 None,即没有名称。

示例代码:
import pandas as pd# 创建一个 Index 对象
index = pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D'])# 获取 name(默认为 None)
print("默认 name:", index.name)# 设置 name
index.name = '字母索引'# 再次获取 name
print("设置后的 name:", index.name)
输出结果:
默认 name: None
设置后的 name: 字母索引

示例说明:

在上面的示例中,我们创建了一个 Index 对象,并查看其默认的 name 属性,结果为 None。然后我们通过赋值操作设置了索引的名称为 '字母索引',再次查看时该名称已生效。


其他常见用法:
  1. 在 DataFrame 或 Series 中使用

    s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])
    s.index.name = '标签'
    print(s)
    

    输出:

    标签
    a    10
    b    20
    c    30
    dtype: int64
    
  2. 获取 MultiIndex 的层级名称

    arrays = [['A', 'A', 'B'], ['1', '2', '3']]
    index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['大写字母', '数字'])
    print(index.names)
    # 输出: FrozenList(['大写字母', '数字'])
    

总结:
  • name 属性用于标识索引的名称。
  • 默认值为 None
  • 可通过赋值修改名称,适用于单级索引和多级索引(.names)。
http://www.xdnf.cn/news/16332.html

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