python中index索引的简写

in。在python的简介下，index索引的简写是in。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

引用单个数组元数。

数组索引机制指的是用方括号加序号的形式引用单个数组元素，它的用处很多，比如抽取元素，选取数组的几个元素，甚至为其赋一个新值。

索引有整数索引、切片索引、dots索引、整数数组索引、布尔索引几种。

非常简单的问题，()括号本身是运算符，('a')在这里只能括号的左右产生了歧义，不能分辨出究竟是'a'还是一个tuple，因此在仅有一个元素的tuple后加一个,逗号来消除歧义，而多于一个元素的就没有歧义了，当然如果你要写成('a','b',)也是没有问题的。

索引起始的位置默认情况下均为0。

2索引为-1时，则表示最后一个位置上的索引。

3不管什么类型的数据格式，索引均用[ ]

4对于多维数组索引，最好采用X[ ][ ]的形式来写

使用两层for循环遍历。

指定检索的起始位置，也就是从什么位置开始检测，p语言某个字符在字符串中出现第一次时的索引号查询，使用两层for循环遍历，如果不指定，默认从头开始检索。指定检索的终止位置，如果不指定，则表示一直检索到结尾。

P语言是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。极其容易上手，因为它有极其简单的说明文档。

从语法上将 MultiIndex 与 loc 集成在高级索引中是有些挑战性。通常， MultiIndex 的键采用元组的形式。例如

注意 : 虽然也可以使用 dfloc['bar', 'two'] ，但这种简写的符号通常会导致歧义

如果你还想用 loc 索引某一列，你必须像这样使用一个元组

想要获取第一个级别的某一标签的所有元素，并不需要传递元组，例如

而不是使用 dfloc[('bar'，)，] (等价于 dfloc['bar'，] )

当然，也可以进行切片

通过提供一个元组切片，选择范围内的值

传递一个标签或元组列表的工作原理类似于 reindex

需要注意的是，在 pandas 中，当涉及到索引时，元组和列表的处理方式并不相同。

元组被解释为一个多级键，而列表则用来指定多个键。或者换句话说，元组是横向的，列表是纵向的

您可以通过提供多个索引器来对 MultiIndex 进行切片

可以使用 slice(None) 选择该级别的所有内容，没有指定索引的级别默认为 slice(None)

通常，切片的两段都会包括在内，因为这是标签索引

在使用 loc 的时候，最好同时指定索引（行）和标签（列），因为在某些情况下，传递的索引可能会被解析为两个轴而不是 MultiIndex

你应该使用

而不是

例如

使用切片，列表和标签的基本 MultiIndex 切片 *** 作

你可以使用 pandasIndexSlice 来让 : 语法显得更自然一些，而不是使用 slice(None)

可以使用这种方法在多个轴同时进行相当复杂的选择

您可以使用布尔索引器来进行与值相关的选择

您还可以为 loc 指定 axis 参数，以在某一个轴上传递切片

此外，您可以使用以下方法设置这些值

也可以在等号右边使用可对齐对象

DataFrame 的 xs() 方法还接受一个 level 参数，以便更容易在 MultiIndex 的特定级别上选择数据

使用切片

您还可以为 xs 提供 axis 参数来选择列

使用切片

xs 还允许使用多个键进行选择

使用切片

您可以将 drop_level=False 传递给 xs ，以保留所选择的级别

使用 drop_level=True (默认值)与上面的结果比较

在 pandas 对象的 reindex() 和 align() 方法中使用 level 参数，可以在一个级别上广播值

swaplevel() 方法可以切换两个级别的顺序

reorder_levels() 方法是 swaplevel 方法的推广，允许你在一个步骤中排列分层索引级别

rename() 方法可用于重命名 MultiIndex 的标签，通常用于重命名 DataFrame 的列

rename 的 columns 参数允许指定需要重命名的列的字典

这个方法也可以用来重命名 DataFrame 主索引的特定标签

rename_axis() 方法用于重命名 Index 或 MultiIndex 的名称。

特别地，可以指定 MultiIndex 的级别名称，可以使用 reset_index() 将 MultiIndex 移动到列

注意 ： DataFrame 的列是一个索引，因此使用 rename_axis 和 columns 参数可以改变该索引的名称

rename 和 rename_axis 都支持指定字典、 Series 或映射函数来将标签/名称映射到新值

当直接使用 Index 对象而不是通过 DataFrame 工作时，可以使用 Indexset_names() 来更改名称

您不能通过 level 设置 MultiIndex 的名称

使用 Indexset_names() 替代

1、append（）

append()对于列表的 *** 作主要实现的是在特定的列表最后添加一个元素，并且只能一次添加一个元素，并且只能在列表最后；

mappend(元素A)

2、extend（）

extend（）对于列表的 *** 作主要实现的是对于特定列表的扩展和增长，可以一次添加多个元素，不过也只能添加在列表的最后；

mextend([元素A，元素B，……])

3、insert（）

insert（）对于列表的 *** 作主要是在列表的特定位置添加想要添加的特定元素，比较常用，这里的特定位置是指元素所在列表中的位置索引号，需要注意的是这里的索引号都是从0开始的，不是从1开始的，这个大家需要特别注意。

minsert(A,元素B)：表示在列表m里面的第A+1处加入元素B

1、mremove()

mremove的作用是移除掉列表m里面的特定元素；

mremove(元素A)

2、del m[n]

它的作用是删除掉列表里面的索引号位置为n 的元素，这里需要注意的是del是一种 *** 作语句。

del m[n]

3、mpop（）

它的作用是将列表m的最后一个元素返回，并且在此基础上进行删除掉

1、Temp=m[n]

获取m列表第n+位置处的元素

1、Temp=m[A:B]

表示将m列表里从索引号位置为A开始的元素到B-1处元素之间的列表获取赋给temp

1、+:它主要实现的是多个列表之间的拼接

常见的列表 *** 作符

2、：主要实现的是列表的复制和添加

3、比较>,<:主要进行数据型列表的元素比较

4、and等：；逻辑运算符，可以进行列表之间的逻辑判断

1、mcount(A)：输出元素A在列表m里面出现的次数

2、mindex(A)：输出元素A在列表m里面的索引位置号

mindex(A,a,b)：对于列表m里面包含多个元素A时，输出在列表m索引号a-b之间的特定索引号

3、mreverse()：将列表m进行前后的翻转，前变后，后变前

4、msort()：将列表m里面地数据进行从小到大的排列

5、msort(reverse=True)：将列表m里面地数据进行从大到小的排列

其实对于列表m里面的元素进行从大到小的排列还可以用以下方法：

N=msort()

Nreverse()

1） 深拷贝：

M=[A,b,a,c]

N=M[:]

2） 浅拷贝：

N=M

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