pandas索引输出详解从创建自定义索引到优化数据访问速度掌握pandas索引的核心概念与高级技巧提升数据分析工作的效率与准确性

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1. pandas索引基础概念

pandas索引是数据分析中的核心概念之一，它提供了快速访问、操作和对齐数据的能力。索引可以看作是数据的标签或地址，允许我们高效地定位和操作数据。

1.1 什么是pandas索引

pandas索引(Index)是pandas Series和DataFrame对象的重要组成部分，它是一个不可变数组，实现了有序的、可切片的集合。索引的主要作用包括：

• 提供数据标签，便于数据访问
• 加速数据检索和操作
• 支持数据的自动对齐
• 提供数据分组和聚合的基础

1.2 索引的类型

pandas提供了多种索引类型，以适应不同的数据分析需求：

2. import pandas as pd
3. import numpy as np
5. # 创建不同类型的索引
6. # 1. RangeIndex - 默认索引
7. range_index = pd.RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
8. print("RangeIndex:", range_index)
10. # 2. Int64Index - 整数索引
11. int_index = pd.Int64Index([1, 3, 5, 7, 9])
12. print("Int64Index:", int_index)
14. # 3. Float64Index - 浮点数索引
15. float_index = pd.Float64Index([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
16. print("Float64Index:", float_index)
18. # 4. DatetimeIndex - 时间日期索引
19. date_index = pd.DatetimeIndex(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'])
20. print("DatetimeIndex:", date_index)
22. # 5. PeriodIndex - 时间段索引
23. period_index = pd.PeriodIndex(['2023-01', '2023-02', '2023-03'], freq='M')
24. print("PeriodIndex:", period_index)
26. # 6. TimedeltaIndex - 时间差索引
27. timedelta_index = pd.TimedeltaIndex(['1 days', '2 days', '3 days'])
28. print("TimedeltaIndex:", timedelta_index)
30. # 7. CategoricalIndex - 分类索引
31. cat_index = pd.CategoricalIndex(['a', 'b', 'c', 'a', 'b'], categories=['a', 'b', 'c'])
32. print("CategoricalIndex:", cat_index)
34. # 8. MultiIndex - 多级索引
35. multi_index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)])
36. print("MultiIndex:", multi_index)

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1.3 索引的基本属性

每个索引对象都有一些基本属性，可以帮助我们了解索引的特性：

2. # 创建一个示例Series
3. s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
5. # 索引的基本属性
6. print("索引:", s.index)
7. print("索引值数组:", s.index.values)
8. print("索引数据类型:", s.index.dtype)
9. print("索引是否唯一:", s.index.is_unique)
10. print("索引是否单调递增:", s.index.is_monotonic_increasing)
11. print("索引是否单调递减:", s.index.is_monotonic_decreasing)
12. print("索引长度:", len(s.index))
13. print("索引形状:", s.index.shape)
14. print("索引维度:", s.index.ndim)
15. print("索引大小:", s.index.size)

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2. 创建自定义索引

在pandas中，我们可以根据需要创建自定义索引，以更好地组织和访问数据。

2.1 创建Series时指定索引

2. # 创建Series时指定索引
3. s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
4. print("自定义索引的Series:\n", s)
6. # 使用字典创建Series，字典的键自动成为索引
7. data = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30, 'd': 40, 'e': 50}
8. s_dict = pd.Series(data)
9. print("使用字典创建的Series:\n", s_dict)

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2.2 创建DataFrame时指定索引

2. # 创建DataFrame时指定索引
3. data = {
4.     'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
5.     'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
6.     'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix']
7. }
8. df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
9. print("自定义索引的DataFrame:\n", df)

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2.3 使用特定方法创建索引

2. # 从数组创建索引
3. arr_index = pd.Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
4. print("从数组创建的索引:", arr_index)
6. # 从范围创建索引
7. range_idx = pd.RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
8. print("从范围创建的索引:", range_idx)
10. # 从日期范围创建索引
11. date_idx = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5, freq='D')
12. print("从日期范围创建的索引:", date_idx)
14. # 从时间周期创建索引
15. period_idx = pd.period_range(start='2023-01', periods=5, freq='M')
16. print("从时间周期创建的索引:", period_idx)
18. # 从时间差创建索引
19. timedelta_idx = pd.timedelta_range(start='1 day', periods=5, freq='D')
20. print("从时间差创建的索引:", timedelta_idx)

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2.4 创建多级索引

多级索引（MultiIndex）允许我们在多个维度上组织数据，这对于处理高维数据非常有用。

2. # 创建多级索引的方法1：从数组创建
3. arrays = [
4.     ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
5.     [1, 2, 1, 2, 1]
6. ]
7. multi_idx = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('letter', 'number'))
8. print("从数组创建的多级索引:\n", multi_idx)
10. # 创建多级索引的方法2：从元组创建
11. tuples = [('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2), ('C', 1)]
12. multi_idx = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=('letter', 'number'))
13. print("从元组创建的多级索引:\n", multi_idx)
15. # 创建多级索引的方法3：从笛卡尔积创建
16. multi_idx = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B', 'C'], [1, 2]], names=('letter', 'number'))
17. print("从笛卡尔积创建的多级索引:\n", multi_idx)
19. # 使用多级索引创建DataFrame
20. data = {
21.     'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
22. }
23. df_multi = pd.DataFrame(data, index=multi_idx)
24. print("使用多级索引的DataFrame:\n", df_multi)

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3. 索引操作与技巧

掌握索引的基本操作和技巧是高效使用pandas的关键。

3.1 索引的基本操作

2. # 创建示例DataFrame
3. data = {
4.     'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
5.     'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
6.     'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix']
7. }
8. df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
10. # 获取索引
11. print("DataFrame的索引:", df.index)
13. # 修改索引
14. df.index = ['row1', 'row2', 'row3', 'row4', 'row5']
15. print("修改索引后的DataFrame:\n", df)
17. # 重置索引（将索引变为列）
18. df_reset = df.reset_index()
19. print("重置索引后的DataFrame:\n", df_reset)
21. # 设置索引（将列变为索引）
22. df_set = df_reset.set_index('index')
23. print("设置索引后的DataFrame:\n", df_set)
25. # 重命名索引
26. df_renamed = df.rename(index={'row1': 'first', 'row2': 'second'})
27. print("重命名索引后的DataFrame:\n", df_renamed)

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3.2 索引的排序

2. # 创建无序索引的DataFrame
3. df_unordered = pd.DataFrame({
4.     'value': [10, 20, 30, 40, 50]
5. }, index=['c', 'a', 'e', 'b', 'd'])
7. print("无序索引的DataFrame:\n", df_unordered)
9. # 按索引排序
10. df_sorted = df_unordered.sort_index()
11. print("按索引排序后的DataFrame:\n", df_sorted)
13. # 按索引降序排序
14. df_sorted_desc = df_unordered.sort_index(ascending=False)
15. print("按索引降序排序后的DataFrame:\n", df_sorted_desc)
17. # 同时按索引和列排序
18. df_mixed = pd.DataFrame({
19.     'value1': [10, 20, 30, 40, 50],
20.     'value2': [50, 40, 30, 20, 10]
21. }, index=['c', 'a', 'e', 'b', 'd'])
23. df_mixed_sorted = df_mixed.sort_index(axis=0).sort_values(by='value1')
24. print("同时按索引和值排序后的DataFrame:\n", df_mixed_sorted)

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3.3 索引的唯一性检查与处理

2. # 创建有重复索引的DataFrame
3. df_dup = pd.DataFrame({
4.     'value': [10, 20, 30, 40, 50]
5. }, index=['a', 'b', 'a', 'c', 'b'])
7. print("有重复索引的DataFrame:\n", df_dup)
9. # 检查索引是否唯一
10. print("索引是否唯一:", df_dup.index.is_unique)
12. # 获取重复的索引值
13. print("重复的索引值:", df_dup.index[df_dup.index.duplicated()])
15. # 处理重复索引的方法1：累加重复索引的值
16. df_dup_sum = df_dup.groupby(level=0).sum()
17. print("累加重复索引后的DataFrame:\n", df_dup_sum)
19. # 处理重复索引的方法2：保留第一个出现的值
20. df_dup_first = df_dup[~df_dup.index.duplicated(keep='first')]
21. print("保留第一个重复索引后的DataFrame:\n", df_dup_first)
23. # 处理重复索引的方法3：保留最后一个出现的值
24. df_dup_last = df_dup[~df_dup.index.duplicated(keep='last')]
25. print("保留最后一个重复索引后的DataFrame:\n", df_dup_last)

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3.4 索引的重新索引

2. # 创建示例DataFrame
3. df = pd.DataFrame({
4.     'value': [10, 20, 30, 40, 50]
5. }, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
7. print("原始DataFrame:\n", df)
9. # 重新索引
10. new_index = ['a', 'c', 'e', 'g', 'i']
11. df_reindexed = df.reindex(new_index)
12. print("重新索引后的DataFrame:\n", df_reindexed)
14. # 重新索引并填充缺失值
15. df_reindexed_fill = df.reindex(new_index, fill_value=0)
16. print("重新索引并填充缺失值后的DataFrame:\n", df_reindexed_fill)
18. # 重新索引并使用前向填充
19. df_reindexed_ffill = df.reindex(new_index, method='ffill')
20. print("重新索引并使用前向填充后的DataFrame:\n", df_reindexed_ffill)
22. # 重新索引并使用后向填充
23. df_reindexed_bfill = df.reindex(new_index, method='bfill')
24. print("重新索引并使用后向填充后的DataFrame:\n", df_reindexed_bfill)

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4. 优化数据访问速度

在处理大型数据集时，优化数据访问速度是至关重要的。pandas提供了多种方法来提高数据访问的效率。

4.1 索引的选择与使用

2. # 创建大型DataFrame
3. large_df = pd.DataFrame({
4.     'value': np.random.rand(100000)
5. })
7. # 不使用索引的访问（慢）
8. %timeit large_df[large_df['value'] > 0.5]
10. # 设置索引后的访问（快）
11. indexed_df = large_df.set_index(pd.Index(range(100000)))
12. %timeit indexed_df.loc[indexed_df['value'] > 0.5]
14. # 使用分类索引优化
15. cat_df = large_df.copy()
16. cat_df['category'] = pd.Categorical(np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], size=100000))
17. cat_df = cat_df.set_index('category')
18. %timeit cat_df.loc['A']

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4.2 排序索引的优势

2. # 创建未排序的大型DataFrame
3. unsorted_df = pd.DataFrame({
4.     'value': np.random.rand(100000)
5. }, index=np.random.permutation(range(100000)))
7. # 在未排序索引上的查询（慢）
8. %timeit unsorted_df.loc[50000]
10. # 排序索引后的查询（快）
11. sorted_df = unsorted_df.sort_index()
12. %timeit sorted_df.loc[50000]
14. # 使用二分查找优化查询
15. %timeit sorted_df.index.get_loc(50000)

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4.3 使用适当的数据类型

2. # 创建使用默认数据类型的DataFrame
3. default_df = pd.DataFrame({
4.     'id': range(100000),
5.     'value': np.random.rand(100000)
6. })
8. # 使用优化数据类型的DataFrame
9. optimized_df = pd.DataFrame({
10.     'id': pd.Series(range(100000), dtype='int32'),
11.     'value': pd.Series(np.random.rand(100000), dtype='float32')
12. })
14. # 比较内存使用
15. print("默认DataFrame的内存使用:", default_df.memory_usage().sum(), "bytes")
16. print("优化DataFrame的内存使用:", optimized_df.memory_usage().sum(), "bytes")
18. # 比较查询速度
19. %timeit default_df.loc[50000]
20. %timeit optimized_df.loc[50000]

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4.4 使用分类数据类型

2. # 创建使用字符串的DataFrame
3. str_df = pd.DataFrame({
4.     'category': np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], size=100000),
5.     'value': np.random.rand(100000)
6. })
8. # 创建使用分类数据类型的DataFrame
9. cat_df = pd.DataFrame({
10.     'category': pd.Categorical(np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], size=100000)),
11.     'value': np.random.rand(100000)
12. })
14. # 比较内存使用
15. print("字符串DataFrame的内存使用:", str_df.memory_usage().sum(), "bytes")
16. print("分类DataFrame的内存使用:", cat_df.memory_usage().sum(), "bytes")
18. # 比较查询速度
19. %timeit str_df[str_df['category'] == 'A']
20. %timeit cat_df[cat_df['category'] == 'A']

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4.5 使用多级索引优化

2. # 创建扁平的DataFrame
3. flat_df = pd.DataFrame({
4.     'group': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], size=100000),
5.     'subgroup': np.random.choice([1, 2, 3], size=100000),
6.     'value': np.random.rand(100000)
7. })
9. # 创建多级索引的DataFrame
10. multi_df = flat_df.set_index(['group', 'subgroup'])
12. # 比较查询速度
13. %timeit flat_df[(flat_df['group'] == 'A') & (flat_df['subgroup'] == 1)]
14. %timeit multi_df.loc[('A', 1)]

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5. 高级索引技巧

掌握高级索引技巧可以让我们更灵活、更高效地处理数据。

5.1 布尔索引

2. # 创建示例DataFrame
3. df = pd.DataFrame({
4.     'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
5.     'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
6.     'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix'],
7.     'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]
8. })
10. # 使用布尔索引
11. print("年龄大于30的人:\n", df[df['Age'] > 30])
13. # 组合多个条件
14. print("年龄大于30且工资大于70000的人:\n", df[(df['Age'] > 30) & (df['Salary'] > 70000)])
16. # 使用isin方法
17. print("城市是New York或Chicago的人:\n", df[df['City'].isin(['New York', 'Chicago'])])
19. # 使用字符串方法
20. print("名字以A开头的人:\n", df[df['Name'].str.startswith('A')])

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5.2 位置索引与标签索引

2. # 创建示例DataFrame
3. df = pd.DataFrame({
4.     'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
5.     'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
6.     'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix']
7. }, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
9. # 使用iloc进行位置索引
10. print("使用iloc获取第一行:\n", df.iloc[0])
11. print("使用iloc获取前两行:\n", df.iloc[0:2])
12. print("使用iloc获取第一列:\n", df.iloc[:, 0])
13. print("使用iloc获取第一行第一列:\n", df.iloc[0, 0])
15. # 使用loc进行标签索引
16. print("使用loc获取标签为'a'的行:\n", df.loc['a'])
17. print("使用loc获取标签为'a'和'b'的行:\n", df.loc[['a', 'b']])
18. print("使用loc获取'Name'列:\n", df.loc[:, 'Name'])
19. print("使用loc获取标签为'a'的行和'Name'列:\n", df.loc['a', 'Name'])
21. # 混合使用位置索引和标签索引
22. print("使用iloc和loc的组合:\n", df.loc[df.index[0], 'Name'])

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5.3 多级索引操作

2. # 创建多级索引的DataFrame
3. arrays = [
4.     ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
5.     [1, 2, 3, 1, 2, 3]
6. ]
7. multi_index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('group', 'id'))
8. df_multi = pd.DataFrame({
9.     'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
10. }, index=multi_index)
12. print("多级索引DataFrame:\n", df_multi)
14. # 获取特定级别的所有值
15. print("第一级的所有值:", df_multi.index.get_level_values(0))
16. print("第二级的所有值:", df_multi.index.get_level_values(1))
18. # 使用xs方法获取交叉部分
19. print("获取group='A'的所有行:\n", df_multi.xs('A', level='group'))
20. print("获取id=1的所有行:\n", df_multi.xs(1, level='id'))
22. # 使用loc获取多级索引
23. print("获取group='A'且id=1的行:\n", df_multi.loc[('A', 1)])
25. # 使用切片获取多级索引
26. print("获取group='A'的所有行:\n", df_multi.loc['A'])
27. print("获取group='A'且id从1到2的行:\n", df_multi.loc[('A', slice(1, 2))])

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5.4 索引的算术运算

2. # 创建两个示例Series
3. s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
4. s2 = pd.Series([30, 40, 50, 60], index=['c', 'd', 'e', 'f'])
6. # 索引对齐的加法
7. print("s1 + s2:\n", s1 + s2)
9. # 使用add方法并指定填充值
10. print("s1.add(s2, fill_value=0):\n", s1.add(s2, fill_value=0))
12. # 其他算术运算
13. print("s1 - s2:\n", s1 - s2)
14. print("s1 * s2:\n", s1 * s2)
15. print("s1 / s2:\n", s1 / s2)
17. # DataFrame的索引对齐运算
18. df1 = pd.DataFrame({
19.     'A': [1, 2, 3],
20.     'B': [4, 5, 6]
21. }, index=['a', 'b', 'c'])
23. df2 = pd.DataFrame({
24.     'A': [7, 8, 9],
25.     'C': [10, 11, 12]
26. }, index=['b', 'c', 'd'])
28. print("df1 + df2:\n", df1 + df2)
29. print("df1.add(df2, fill_value=0):\n", df1.add(df2, fill_value=0))

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5.5 索引的迭代与遍历

2. # 创建示例DataFrame
3. df = pd.DataFrame({
4.     'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
5.     'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
6.     'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix']
7. }, index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
9. # 遍历索引
10. print("遍历索引:")
11. for idx in df.index:
12.     print(idx)
14. # 遍历索引和值
15. print("\n遍历索引和值:")
16. for idx, row in df.iterrows():
17.     print(f"Index: {idx}, Name: {row['Name']}, Age: {row['Age']}")
19. # 使用itertuples方法（更快）
20. print("\n使用itertuples遍历:")
21. for row in df.itertuples():
22.     print(f"Index: {row.Index}, Name: {row.Name}, Age: {row.Age}")
24. # 遍历多级索引
25. arrays = [
26.     ['A', 'A', 'B', 'B'],
27.     [1, 2, 1, 2]
28. ]
29. multi_index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('group', 'id'))
30. df_multi = pd.DataFrame({
31.     'value': [10, 20, 30, 40]
32. }, index=multi_index)
34. print("\n遍历多级索引:")
35. for idx in df_multi.index:
36.     print(f"Group: {idx[0]}, ID: {idx[1]}")

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6. 实际应用案例

通过实际案例，我们可以更好地理解如何应用pandas索引技术解决实际问题。

6.1 时间序列数据分析

2. # 创建时间序列数据
3. dates = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq='D')
4. values = np.random.randn(len(dates)).cumsum()
5. ts = pd.Series(values, index=dates)
7. print("时间序列数据的前5行:\n", ts.head())
9. # 按时间范围选择数据
10. print("2023年1月的数据:\n", ts['2023-01'])
11. print("2023年第一季度的数据:\n", ts['2023-Q1'])
13. # 使用日期时间索引的特性
14. print("每月最后一天的数据:\n", ts[ts.index.is_month_end])
16. # 重采样
17. print("每月的平均值:\n", ts.resample('M').mean())
19. # 滚动窗口计算
20. print("7天滚动平均值:\n", ts.rolling(window=7).mean().head(10))

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6.2 多维数据分析

2. # 创建销售数据
3. products = ['A', 'B', 'C']
4. regions = ['North', 'South', 'East', 'West']
5. dates = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=12, freq='M')
7. # 生成随机销售数据
8. sales_data = []
9. for date in dates:
10.     for product in products:
11.         for region in regions:
12.             sales_data.append({
13.                 'Date': date,
14.                 'Product': product,
15.                 'Region': region,
16.                 'Sales': np.random.randint(100, 1000)
17.             })
19. sales_df = pd.DataFrame(sales_data)
21. # 设置多级索引
22. sales_multi = sales_df.set_index(['Date', 'Product', 'Region'])
24. print("多级索引的销售数据:\n", sales_multi.head())
26. # 使用多级索引进行查询
27. print("2023年1月产品A的销售数据:\n", sales_multi.loc[('2023-01-31', 'A')])
29. # 使用多级索引进行聚合
30. print("按产品和地区汇总的销售数据:\n", sales_multi.groupby(level=['Product', 'Region']).sum())
32. # 使用unstack将多级索引转换为列
33. print("将地区转换为列的销售数据:\n", sales_multi.groupby(level=['Date', 'Product']).sum().unstack('Region'))

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6.3 数据合并与连接

2. # 创建员工数据
3. employees = pd.DataFrame({
4.     'id': [1, 2, 3, 4, 5],
5.     'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
6.     'department': ['HR', 'IT', 'Finance', 'IT', 'HR']
7. })
9. # 创建薪资数据
10. salaries = pd.DataFrame({
11.     'id': [1, 2, 3, 4, 6],  # 注意：缺少id=5，多了一个id=6
12.     'salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 90000]
13. })
15. # 设置索引
16. employees_idx = employees.set_index('id')
17. salaries_idx = salaries.set_index('id')
19. # 内连接
20. inner_join = employees_idx.join(salaries_idx, how='inner')
21. print("内连接结果:\n", inner_join)
23. # 左连接
24. left_join = employees_idx.join(salaries_idx, how='left')
25. print("左连接结果:\n", left_join)
27. # 右连接
28. right_join = employees_idx.join(salaries_idx, how='right')
29. print("右连接结果:\n", right_join)
31. # 外连接
32. outer_join = employees_idx.join(salaries_idx, how='outer')
33. print("外连接结果:\n", outer_join)

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6.4 数据透视表

2. # 创建销售数据
3. sales_data = pd.DataFrame({
4.     'Region': ['North', 'South', 'East', 'West', 'North', 'South', 'East', 'West'],
5.     'Product': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
6.     'Quarter': ['Q1', 'Q1', 'Q1', 'Q1', 'Q2', 'Q2', 'Q2', 'Q2'],
7.     'Sales': [100, 150, 200, 250, 120, 180, 220, 270]
8. })
10. print("原始销售数据:\n", sales_data)
12. # 创建数据透视表
13. pivot_table = pd.pivot_table(sales_data, values='Sales', index='Region', columns='Product', aggfunc='sum')
14. print("简单的数据透视表:\n", pivot_table)
16. # 创建多级数据透视表
17. multi_pivot = pd.pivot_table(sales_data, values='Sales', index=['Region', 'Quarter'], columns='Product', aggfunc='sum')
18. print("多级数据透视表:\n", multi_pivot)
20. # 创建带有多个聚合函数的数据透视表
21. agg_pivot = pd.pivot_table(sales_data, values='Sales', index='Region', columns='Product', aggfunc=[sum, 'mean'])
22. print("多聚合函数的数据透视表:\n", agg_pivot)

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6.5 性能优化案例

2. # 创建大型数据集
3. large_data = pd.DataFrame({
4.     'id': range(1, 100001),
5.     'value': np.random.rand(100000),
6.     'category': np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], size=100000)
7. })
9. # 不使用索引的查询
10. %timeit large_data[large_data['category'] == 'A']
12. # 设置分类索引
13. category_indexed = large_data.set_index('category')
14. %timeit category_indexed.loc['A']
16. # 使用排序优化
17. sorted_data = large_data.sort_values('category')
18. %timeit sorted_data[sorted_data['category'] == 'A']
20. # 使用多级索引
21. multi_indexed = large_data.set_index(['category', 'id'])
22. %timeit multi_indexed.loc['A']
24. # 使用查询方法
25. %timeit large_data.query('category == "A"')
27. # 使用eval方法
28. %timeit large_data[large_data.eval('category == "A"')]

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7. 总结与最佳实践

在本文中，我们详细探讨了pandas索引的各个方面，从基础概念到高级技巧，以及如何优化数据访问速度。以下是一些关键点和最佳实践：

7.1 索引的核心概念

• 索引是pandas数据结构的核心组成部分，提供了快速访问和操作数据的能力
• pandas支持多种索引类型，包括整数索引、浮点数索引、时间日期索引、分类索引和多级索引等
• 索引是不可变的，但可以通过各种方法进行修改和操作

7.2 创建自定义索引

• 可以在创建Series或DataFrame时指定索引
• 可以使用各种方法创建特定类型的索引，如日期范围索引、时间周期索引等
• 多级索引允许我们在多个维度上组织数据，适用于复杂的数据分析场景

7.3 索引操作与技巧

• 掌握基本的索引操作，如获取、修改、重置和设置索引
• 了解如何对索引进行排序，以及排序对查询性能的影响
• 学会处理重复索引，包括检查、识别和处理重复索引值
• 掌握重新索引技术，包括填充缺失值的方法

7.4 优化数据访问速度

• 选择合适的索引类型可以显著提高数据访问速度
• 排序索引可以提高查询性能，特别是对于大型数据集
• 使用适当的数据类型可以减少内存使用并提高处理速度
• 分类数据类型对于重复值多的列特别有效
• 多级索引可以优化多维数据的查询性能

7.5 高级索引技巧

• 布尔索引提供了灵活的数据筛选方式
• 位置索引（iloc）和标签索引（loc）各有适用场景
• 多级索引操作是处理高维数据的关键技能
• 索引的算术运算会自动对齐，这是pandas的强大功能之一
• 了解不同的索引遍历方法，并根据场景选择最合适的方法

7.6 最佳实践

1. 为数据选择合适的索引：根据数据的特点和分析需求，选择最适合的索引类型。例如，时间序列数据应使用DatetimeIndex，分类数据应使用CategoricalIndex。
2. 保持索引的唯一性：尽可能使用唯一索引，这可以提高查询性能并避免歧义。
3. 排序索引以提高性能：对于大型数据集，排序索引可以显著提高查询速度。
4. 使用多级索引处理高维数据：对于具有多个维度的数据，使用多级索引可以更有效地组织和访问数据。
5. 选择合适的数据类型：使用适当的数据类型（如int32代替int64，category代替object）可以减少内存使用并提高处理速度。
6. 避免链式索引：避免使用如df[‘column’][index]这样的链式索引，而是使用df.loc[index, ‘column’]。
7. 使用向量化操作：尽可能使用向量化操作而不是循环，这可以显著提高性能。
8. 考虑使用查询方法：对于复杂的查询条件，考虑使用query()方法，它通常更高效且代码更清晰。

为数据选择合适的索引：根据数据的特点和分析需求，选择最适合的索引类型。例如，时间序列数据应使用DatetimeIndex，分类数据应使用CategoricalIndex。

保持索引的唯一性：尽可能使用唯一索引，这可以提高查询性能并避免歧义。

排序索引以提高性能：对于大型数据集，排序索引可以显著提高查询速度。

使用多级索引处理高维数据：对于具有多个维度的数据，使用多级索引可以更有效地组织和访问数据。

选择合适的数据类型：使用适当的数据类型（如int32代替int64，category代替object）可以减少内存使用并提高处理速度。

避免链式索引：避免使用如df[‘column’][index]这样的链式索引，而是使用df.loc[index, ‘column’]。

使用向量化操作：尽可能使用向量化操作而不是循环，这可以显著提高性能。

考虑使用查询方法：对于复杂的查询条件，考虑使用query()方法，它通常更高效且代码更清晰。

通过掌握这些概念和技巧，你可以更高效、更准确地使用pandas进行数据分析工作，提高工作效率和结果质量。

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