在pandas上使用整數索引容易產生歧義，因為它和在列表、元組內構建資料結構進行索引有一點不同。
1.整數索引
如下**
ser = pd.series(np.arange(3.))
ser[-1]
traceback (most recent call last):
file "g:\soft\anaconda\install\lib\site-packages\ipython\core\interactiveshell.py", line 2885, in run_code
exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
file "", line 1, in ser[-1]
file "g:\soft\anaconda\install\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 583, in __getitem__
result = self.index.get_value(self, key)
file "g:\soft\anaconda\install\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py", line 1980, in get_value
tz=getattr(series.dtype, 'tz', none))
file "pandas\index.pyx", line 103, in pandas.index.indexengine.get_value (pandas\index.c:3332)
file "pandas\index.pyx", line 111, in pandas.index.indexengine.get_value (pandas\index.c:3035)
file "pandas\index.pyx", line 159, in pandas.index.indexengine.get_loc (pandas\index.c:4018)
file "pandas\hashtable.pyx", line 303, in pandas.hashtable.int64hashtable.get_item (pandas\hashtable.c:6610)
file "pandas\hashtable.pyx", line 309, in pandas.hashtable.int64hashtable.get_item (pandas\hashtable.c:6554)
keyerror: -1
2.非整數索引
對於非整數索引，一般就不會產生歧義，如下文**
ser2 = pd.series(np.arange(3.), index=['a','b','c'])
ser2[-1]
out[23]: 2.0為保持一致性，如果有包含整數的軸索引，資料選擇時最好使用標籤索引。若需要精確處理，可使用loc（用於標籤）或者iloc（用於整數）進行處理
loc用於軸標籤，iloc用於整數標籤
進行執行分析如下
ser[:1]
out[24]:
0 0.0
dtype: float64
ser.loc[:1]
out[25]:
0 0.0
1 1.0
dtype: float64
ser.iloc[:1]
out[26]:
0 0.0
dtype: float64
pandas索引物件
python for data analysis index物件是不可修改的 immutable 這樣才能使index物件在多個資料結構之間安全共享。in 1 import pandas as pd in 2 from pandas import series,dataframe in 3 impo...
pandas 索引切片
ser1 pd.series range 10,15 index list abcde print ser1 普通索引 print ser1 a print ser1 0 print 注意通過自定義索引的左閉右閉的，用預設索引 下標 是左閉右開的 print ser1 a c print ser1 ...
pandas 索引筆記
1 import pandas as pd 2import numpy as np 34 s pd.series np.random.rand 5 index list abcde 5 建立序列，其中 index list abcde 為每一行新增索引 6 s.index.name alpha 為行...