Python酷库之旅-第三方库Pandas(186)

目录

一、用法精讲

861、pandas.Index.names属性

861-1、语法

861-2、参数

861-3、功能

861-4、返回值

861-5、说明

861-6、用法

861-6-1、数据准备

861-6-2、代码示例

861-6-3、结果输出

862、pandas.Index.nbytes属性

862-1、语法

862-2、参数

862-3、功能

862-4、返回值

862-5、说明

862-6、用法

862-6-1、数据准备

862-6-2、代码示例

862-6-3、结果输出

863、pandas.Index.ndim属性

863-1、语法

863-2、参数

863-3、功能

863-4、返回值

863-5、说明

863-6、用法

863-6-1、数据准备

863-6-2、代码示例

863-6-3、结果输出

864、pandas.Index.size属性

864-1、语法

864-2、参数

864-3、功能

864-4、返回值

864-5、说明

864-6、用法

864-6-1、数据准备

864-6-2、代码示例

864-6-3、结果输出

865、pandas.Index.empty属性

865-1、语法

865-2、参数

865-3、功能

865-4、返回值

865-5、说明

865-6、用法

865-6-1、数据准备

865-6-2、代码示例

865-6-3、结果输出

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页

一、用法精讲

861、pandas.Index.names属性
861-1、语法
python 复制代码
# 861、pandas.Index.names属性
property pandas.Index.names
861-2、参数

861-3、功能

**861-3-1、获取索引名称:**当不传递任何参数时,names属性返回当前索引的名称列表。

**861-3-2、设置索引名称:**可以通过给names赋值来设置索引的名称。

861-4、返回值

861-4-1、当用于获取索引名称时,返回一个列表,包含索引的名称,如果索引没有被命名,则返回None。

861-4-2、当用于设置索引名称时,没有返回值,直接修改索引对象。

861-5、说明

861-5-1、对于多级索引,names是一个列表,每个元素对应一个级别的名称。

861-5-2、对于单级索引,names是一个只有一个元素的列表。

861-5-3、如果索引没有被命名,对应的元素为None。

861-5-4、设置names时,应确保提供的名称数量与索引的级别数量相匹配。

861-6、用法
861-6-1、数据准备
python 复制代码
861-6-2、代码示例
python 复制代码
# 861、pandas.Index.names属性
import pandas as pd
# 对于单级索引,names是一个只有一个元素的列表
s = pd.Series(range(3), index=['x', 'y', 'z'])
print(s.index.names)
s.index.name = 'alphabet'
print(s.index.names)
861-6-3、结果输出
python 复制代码
# 861、pandas.Index.names属性
# [None]
# ['alphabet']
862、pandas.Index.nbytes属性
862-1、语法
python 复制代码
# 862、pandas.Index.nbytes属性
property pandas.Index.nbytes
Return the number of bytes in the underlying data.
862-2、参数

862-3、功能

可以帮助我们了解Index在内存中的占用情况,从而更好地管理内存使用。

862-4、返回值

返回了相应Index对象所占用的内存字节数。

862-5、说明

862-6、用法
862-6-1、数据准备
python 复制代码
862-6-2、代码示例
python 复制代码
# 862、pandas.Index.nbytes属性
import pandas as pd
# 创建一个包含100万个整数的Index
idx = pd.Index(range(1_000_000))
print(idx.nbytes)
862-6-3、结果输出
python 复制代码
# 862、pandas.Index.nbytes属性
# 132   结果仅作参考
863、pandas.Index.ndim属性
863-1、语法
python 复制代码
# 863、pandas.Index.ndim属性
property pandas.Index.ndim
Number of dimensions of the underlying data, by definition 1.
863-2、参数

863-3、功能

用于表示数据结构的维度数量。

863-4、返回值
  • 对于pandas.Index,Index本质上是一维的数据结构,ndim属性的返回值始终为1。
  • 对于pandas.DataFrame,ndim属性的返回值始终为2,因为DataFrame是一个二维的表格数据结构。
863-5、说明

863-6、用法
863-6-1、数据准备
python 复制代码
863-6-2、代码示例
python 复制代码
# 863、pandas.Index.ndim属性
import pandas as pd
# 创建一个Index对象
index = pd.Index(['a', 'b', 'c'])
print("Index的维度:", index.ndim)
# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print("DataFrame的维度:", df.ndim)
863-6-3、结果输出
python 复制代码
# 863、pandas.Index.ndim属性
# Index的维度: 1
# DataFrame的维度: 2
864、pandas.Index.size属性
864-1、语法
python 复制代码
# 864、pandas.Index.size属性
property pandas.Index.size
Return the number of elements in the underlying data.
864-2、参数

864-3、功能

用于获取索引对象中包含的元素个数,它等同于调用len(index)。

864-4、返回值

返回Index中元素的数量,也就是索引的长度。

864-5、说明

864-6、用法
864-6-1、数据准备
python 复制代码
864-6-2、代码示例
python 复制代码
# 864、pandas.Index.size属性
import pandas as pd
# 创建一个Index对象
index = pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D'])
# 获取Index中元素的数量
size = index.size
print(size)  
864-6-3、结果输出
python 复制代码
# 864、pandas.Index.size属性  
# 4
865、pandas.Index.empty属性
865-1、语法
python 复制代码
# 865、pandas.Index.empty属性
property pandas.Index.empty
865-2、参数

865-3、功能

用于检查Index对象是否为空。

865-4、返回值

当Index对象不包含任何元素时,empty属性返回True,否则返回False。

865-5、说明

865-6、用法
865-6-1、数据准备
python 复制代码
865-6-2、代码示例
python 复制代码
# 865、pandas.Index.empty属性
import pandas as pd
# 创建一个空的Index对象
index = pd.Index([])
print(index.empty)
# 创建一个非空的Index对象
index = pd.Index([1, 2, 3])
print(index.empty)  
865-6-3、结果输出
python 复制代码
# 865、pandas.Index.empty属性 
# True
# False

二、推荐阅读

1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页
相关推荐
m0_570466416 分钟前
代码随想录算法训练营第二十八天 | 买卖股票的最佳实际、跳跃游戏、K次取反后最大化的数组和
java·开发语言·算法
程序喵大人7 分钟前
分享个C++线程池的实现源码
开发语言·c++·线程池
和鲸社区12 分钟前
《斯坦福CS336》作业1开源,从0手搓大模型|代码复现+免环境配置
人工智能·python·深度学习·计算机视觉·语言模型·自然语言处理·nlp
fanstuck14 分钟前
2025 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C 题 NIPT 的时点选择与胎儿的异常判定详解(一)
人工智能·目标检测·数学建模·数据挖掘·aigc
cxr82815 分钟前
Claude Code PM 深度实战指南:AI驱动的GitHub项目管理与并行协作
人工智能·驱动开发·github
不会吃萝卜的兔子31 分钟前
go webrtc - 1 go基本概念
开发语言·golang·webrtc
豌豆花下猫44 分钟前
Python 潮流周刊#118:Python 异步为何不够流行?(摘要)
后端·python·ai
THMAIL1 小时前
深度学习从入门到精通 - LSTM与GRU深度剖析:破解长序列记忆遗忘困境
人工智能·python·深度学习·算法·机器学习·逻辑回归·lstm
Gyoku Mint1 小时前
NLP×第六卷:她给记忆加了筛子——LSTM与GRU的贴靠机制
人工智能·深度学习·神经网络·语言模型·自然语言处理·gru·lstm
要做朋鱼燕1 小时前
【C++】 priority_queue 容器模拟实现解析
开发语言·c++·笔记·职场和发展