索引对象

构造函数

Index(data, **_)

属性

Index.has_duplicates
Index.hasnans	如果包含任何 NaN，返回 True。
Index.is_monotonic_decreasing	如果对象中的值是单调递减的，则返回布尔标量。
Index.is_monotonic_increasing	如果对象中的值是单调递增的，则返回布尔标量。
Index.is_unique	如果索引中的值是唯一的，则返回布尔值。
Index.name
Index.names
Index.ndim
Index.size

修改与计算

Index.all()
Index.any()
Index.argmax([axis, skipna])	返回 Series 中最小值的整数位置。
Index.argmin([axis, skipna])	返回 Series 中最小值的整数位置。
Index.drop(labels[, errors])	删除传入的标签列表后生成新的 Index。
Index.drop_duplicates([keep, method])	返回删除重复值后的 Index。
Index.factorize([sort, use_na_sentinel])	将对象编码为枚举类型或分类变量。
Index.insert(loc, value)	在指定位置插入新项目来创建新的 Index。
Index.max([axis, skipna])
Index.min([axis, skipna])
Index.rename(name[, inplace])	更改 Index 或 MultiIndex 的名称。
Index.repeat(repeats[, axis])	重复 Index 的元素。

与 MultiIndex 的兼容性

Index.droplevel(level)	返回删除了指定层级的索引。
Index.set_names(names[, level, inplace])	设置 Index 或 MultiIndex 的名称。

缺失值

Index.dropna([how])	返回不包含 NA/NaN 值的 Index。
Index.fillna([value, downcast])	用指定值填充 NA/NaN 值。
Index.isna()	检测缺失值。
Index.notna()	检测存在的（非缺失）值。

转换

Index.astype(dtype[, copy])	创建一个将值转换为指定数据类型的 Index。
Index.to_frame([index, name])	创建一个 DataFrame，其中包含一个含有该 Index 的列。
Index.to_series([index, name])	创建一个 Series，其索引和值都等于索引键。

排序

Index.argsort(*args, **kwargs)

选择

Index.get_level_values(level)

返回指定层级的标签值向量。

MaxFrame 扩展

Index.rechunk(chunk_size[, reassign_worker])

重新分块 DataFrame、Series 或 Index 数据。