要设置索引的名称，请使用 index.set_names() 并将索引的名称作为参数。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建索引 − index = pd.Index(['Car', 'Bike', 'Truck', 'Car', 'Airplane']) 显示索引 − print("Pandas Index...", index) 设置索引名称 − print("Index name...", index.set_names('Vehicle')) 示例如下代码所示 − import pandas as pd # 创建索引 index = pd.Index(['Car', 'Bike', 'Truck', 'Car', 'Airplane']) # 显示索引 print("Pandas Index...", index) # 返回表示索引中数据的数组 print("Array...", index.values) # 设置索引名称 print("Index name...", index.set_names('Vehicle')) 输出… 阅读更多

要返回底层数据的形状元组，请在 Pandas 中使用 index.shape 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建索引 − index = pd.Index(['Car', 'Bike', 'Truck', 'Car', 'Airplane']) 显示索引 − print("Pandas Index...", index) 返回底层数据的形状元组 − print("A tuple of the shape of underlying data...", index.shape) 示例如下代码所示 − import pandas as pd # 创建索引 index = pd.Index(['Car', 'Bike', 'Truck', 'Car', 'Airplane']) # 显示索引 print("Pandas Index...", index) # 返回表示索引中数据的数组 print("Array...", index.values) … 阅读更多

要返回从值推断的类型字符串，请在 Pandas 中使用 index.inferred_type 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd import numpy as np 创建索引。对于 NaN，我们使用了 numpy 库 − index = pd.Index(['Car', 'Bike', np.nan, 'Car', np.nan, 'Ship', None, None]) 显示索引 − print("Pandas Index...", index) 返回从值推断的类型字符串 − print("The inferred type...", index.inferred_type) 示例如下代码所示 − import pandas as pd import numpy as np # 创建索引 # 对于 NaN，我们使用了 numpy 库 index = pd.Index(['Car', 'Bike', np.nan, 'Car', np.nan, … 阅读更多

要返回底层数据的 dtype 对象，请在 Pandas 中使用 index.dtype 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建索引 − index = pd.Index(['Car', 'Bike', 'Shop', 'Car', 'Airplace', 'Truck']) 显示索引 − print("Pandas Index...", index) 返回数据的 dtype − print("The dtype object...", index.dtype) 示例如下代码所示 − import pandas as pd # 创建索引 index = pd.Index(['Car', 'Bike', 'Shop', 'Car', 'Airplace', 'Truck']) # 显示索引 print("Pandas Index...", index) # 返回表示索引中数据的数组 print("Array...", index.values) # 返回数据的 dtype print("The … 阅读更多

要检查索引是否包含 NaN，请在 Pandas 中使用 index.hasnans 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd import numpy as np 创建索引。对于 NaN，我们使用了 numpy 库 − index = pd.Index(['Car', 'Bike', np.nan, 'Car', np.nan, 'Ship']) 显示索引 − print("Pandas Index...", index) 检查索引是否包含 NaN − print("Is the Pandas index having NaNs?", index.hasnans) 示例如下代码所示 − import pandas as pd import numpy as np # 创建索引 # 对于 NaN，我们使用了 numpy 库 index = pd.Index(['Car', 'Bike', np.nan, 'Car', np.nan, 'Ship']) # 显示索引 … 阅读更多

要检查索引是否包含重复值，请在 Pandas 中使用 index.has_duplicates 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建索引 − index = pd.Index(['Car', 'Bike', 'Truck', 'Car', 'Airplane']) 显示索引 − print("Pandas Index...", index) 检查索引是否包含重复值 − print("Is the Pandas index having duplicate values?", index.has_duplicates) 示例如下代码所示 − import pandas as pd # 创建索引 index = pd.Index(['Car', 'Bike', 'Truck', 'Car', 'Airplane']) # 显示索引 print("Pandas Index...", index) # 返回表示索引中数据的数组 print("Array...", index.values) # 检查索引是否… 阅读更多

要检查索引是否包含唯一值，请使用 index.is_unique。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 让我们创建索引 − index = pd.Index([50, 40, 30, 20, 10]) 显示索引 − print("Pandas Index...", index) 检查索引是否包含唯一值 − print("Is the Pandas index having unique values?", index.is_unique) 示例如下代码所示 − import pandas as pd # 创建索引 index = pd.Index([50, 40, 30, 20, 10]) # 显示索引 print("Pandas Index...", index) # 返回表示索引中数据的数组 print("Array...", index.values) # 检查索引是否… 阅读更多

要返回索引是否单调递减（仅相等或递减）的值，请使用 index.is_monotonic_decreasing 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建索引 − index = pd.Index([50, 40, 30, 30, 30]) 显示索引 − print("Pandas Index...", index) 检查索引是否单调递减 − print("Is the Pandas index monotonic decreasing?", index.is_monotonic_decreasing) 示例如下代码所示 − import pandas as pd # 创建索引 index = pd.Index([50, 40, 30, 30, 30]) # 显示索引 print("Pandas Index...", index) # 返回表示索引中数据的数组 print("Array...", index.values) # 检查索引是否… 阅读更多

要判断索引是否单调递增（仅等于或递增），请使用 `index.is_monotonic_increasing` 属性。首先，导入所需的库：`import pandas as pd` 创建索引：`index = pd.Index([10, 20, 20, 30, 40])` 显示索引：`print("Pandas Index...", index)` 检查索引是否单调递增：`print("Is the Pandas index monotonic increasing?", index.is_monotonic_increasing)` 示例如下：`import pandas as pd` `# 创建索引` `index = pd.Index([10, 20, 20, 30, 40])` `# 显示索引` `print("Pandas Index...", index)` `# 返回表示索引中数据的数组` `print("Array...", index.values)` `# 检查索引是否...` 阅读更多

要返回表示 Pandas 索引中数据的数组，请使用 Pandas 中的 `index.values` 属性。首先，导入所需的库：`import pandas as pd` 创建索引：`index = pd.Index(['Car', 'Bike', 'Truck', 'Ship', 'Airplane'])` 显示索引：`print("Pandas Index...", index)` 返回表示索引中数据的数组：`print("Array...", index.values)` 示例如下：`import pandas as pd` `# 创建索引` `index = pd.Index(['Car', 'Bike', 'Truck', 'Ship', 'Airplane'])` `# 显示索引` `print("Pandas Index...", index)` `# 返回表示索引中数据的数组` `print("Array...", index.values)` `# 显示索引的转置...` 阅读更多