Pandas Index 对象¶

概念与用途¶

Index 是不可变的轴标签集合。具体类型包括 RangeIndex、DatetimeIndex、TimedeltaIndex、PeriodIndex、IntervalIndex、CategoricalIndex 和 MultiIndex。

核心 API¶

构造 pd.Index、date_range、period_range、interval_range；属性 name、dtype、is_unique、has_duplicates；操作 get_loc、get_indexer、union、intersection、difference、sort_values、duplicated。

可运行示例¶

import pandas as pd

left = pd.Index(["a", "b", "c"], name="key")
right = pd.Index(["b", "c", "d"], name="key")
print(left.intersection(right))
print(left.union(right))
print(left.get_indexer(["c", "x"]))

示例二：区间索引查找¶

import pandas as pd

bins = pd.IntervalIndex.from_breaks([0, 10, 20], closed="right")
print(bins)
print(bins.get_indexer([5, 10, 15, 25]))

IntervalIndex.get_indexer 返回每个点所属区间的位置，未匹配为 -1。边界是否包含由 closed 决定。

示例三：日期索引对齐¶

import pandas as pd

idx = pd.date_range("2026-01-01", periods=3, freq="D", name="day")
s = pd.Series([10, 20], index=idx[[0, 2]])
print(s.reindex(idx, fill_value=0))

reindex 创建完整日期轴并返回新 Series。索引频率元数据是否保留取决于结果是否仍为规则序列。

类型、返回与性能¶

get_loc 对唯一标签常返回整数，对切片或重复标签可能返回 slice/布尔数组；调用方不能总是假设标量。集合操作返回新 Index，并可能排序或统一 dtype。高基数对象索引占用可观内存，实体键适合规范为紧凑稳定 dtype。

注意事项¶

get_indexer 用 -1 表示未找到，使用结果做位置索引前必须检查。索引允许重复，但许多对齐和重索引操作要求唯一。Index 不可变是指标签不能原地改写，不代表其引用的数据永不复制。大索引集合运算也有内存成本，应避免不必要的来回转换。