要返回底层索引数据的元素数量，请在 Pandas 中使用 index.size 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建索引 − index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) 显示索引 − print("Pandas Index...", index) 返回索引中的元素数量 − print("Number of elements in the index...", index.size) 例子以下是代码 − import pandas as pd # 创建索引 index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) # 显示索引 print("Pandas Index...", index) # 返回索引中的元素数量 print("Number of elements in the index...", index.size) ... 阅读更多

要返回底层数据的维度数量，请使用 index.ndim 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建索引 − index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) 显示索引 − print("Pandas Index...", index) 获取数据的维度 − print("Return the dimensions...", index.ndim) 例子以下是代码 − import pandas as pd # 创建索引 index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) # 显示索引 print("Pandas Index...", index) # 返回表示索引中数据的数组 print("Array...", index.values) # 返回底层数据的形状元组 ... 阅读更多

要返回底层索引数据中的字节数，请使用 index.nbytes 属性。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建索引 − index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) 显示索引 − print("Pandas Index...", index) 获取数据中的字节数 − print("Return the bytes...", index.nbytes) 例子以下是代码 − import pandas as pd # 创建索引 index = pd.Index([15, 25, 35, 45, 55]) # 显示索引 print("Pandas Index...", index) # 返回表示索引中数据的数组 print("Array...", index.values) # 返回底层数据的形状元组 ... 阅读更多

要设置索引的名称，请使用 index.set_names() 并包含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')) 例子以下是代码 − 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')) 输出这 ... 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) 例子以下是代码 − 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

要返回从值推断出的类型字符串，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) 返回从值推断出的类型字符串 − print("The inferred type...", index.inferred_type) 例子以下是代码 − 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) 例子以下是代码 − 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 值，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 值 − print("Is the Pandas index having NaNs?", index.hasnans) 例子以下是代码 − 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 ... 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) 例子以下是代码 − 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

要检查索引值是否唯一，可以使用 `index.is_unique`。首先，导入所需的库 − `import pandas as pd` 让我们创建一个索引 − `index = pd.Index([50, 40, 30, 20, 10])` 显示索引 − `print("Pandas Index...", index)` 检查索引是否具有唯一值 − `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