Python酷库之旅-第三方库Pandas(188)

# 871、pandas.Index.argmax方法
pandas.Index.argmax(axis=None, skipna=True, *args, **kwargs)
Return int position of the largest value in the Series.

If the maximum is achieved in multiple locations, the first row position is returned.

Parameters:
axis
{None}
Unused. Parameter needed for compatibility with DataFrame.

skipna
bool, default True
Exclude NA/null values when showing the result.

*args, **kwargs
Additional arguments and keywords for compatibility with NumPy.

Returns:
int
Row position of the maximum value.

871-2、参数

实际上不需要任何参数，任何额外的参数(如axis、skipna等)在Index对象的上下文中并不适用。

871-3、功能

用于返回索引中最大值的位置。

871-4、返回值

返回最大值的索引位置(整数类型)。

871-5、说明

无

871-6、用法

871-6-1、数据准备

无

871-6-2、代码示例

# 871、pandas.Index.argmax方法
import pandas as pd
# 创建一个索引
index = pd.Index([1, 2, 3, 4, 5])
# 获取最大值的位置
max_index = index.argmax()
print(max_index)

871-6-3、结果输出

# 871、pandas.Index.argmax方法
# 4

872、pandas.Index.copy方法

872-1、语法

# 872、pandas.Index.copy方法
pandas.Index.copy(name=None, deep=False)
Make a copy of this object.

Name is set on the new object.

Parameters:
name
Label, optional
Set name for new object.

deep
bool, default False
Returns:
Index
Index refer to new object which is a copy of this object.

Notes

In most cases, there should be no functional difference from using deep, but if deep is passed it will attempt to deepcopy.

872-2、参数

872-2-1、name(可选，默认值为None)：指定新索引的名称，如果不提供，则新索引将没有名称。

872-2-2、deep(可选，默认值为False)：布尔值，如果设置为True，则会进行深拷贝，确保索引及其数据的完全独立；如果设置为False，则只会创建一个浅拷贝。

872-3、功能

用于创建索引的副本，允许用户选择是否进行深拷贝，并可以指定新索引的名称。

872-4、返回值

返回一个新的索引对象，内容与原索引相同，但可以根据需要更改名称和拷贝方式。

872-5、说明

无

872-6、用法

872-6-1、数据准备

无

872-6-2、代码示例

# 872、pandas.Index.copy方法
import pandas as pd
# 创建一个索引
index = pd.Index([1, 2, 3, 4, 5], name='original_index')
# 创建索引的副本，指定名称
index_copy = index.copy(name='copied_index', deep=True)
print(index)
print(index_copy)

872-6-3、结果输出

# 872、pandas.Index.copy方法 
# Index([1, 2, 3, 4, 5], dtype='int64', name='original_index')
# Index([1, 2, 3, 4, 5], dtype='int64', name='copied_index')

873、pandas.Index.delete方法

873-1、语法

# 873、pandas.Index.delete方法
pandas.Index.delete(loc)
Make new Index with passed location(-s) deleted.

Parameters:
loc
int or list of int
Location of item(-s) which will be deleted. Use a list of locations to delete more than one value at the same time.

Returns:
Index
Will be same type as self, except for RangeIndex.

873-2、参数

873-2-1、loc(必须)：整数，表示要删除的元素的位置(索引)，该位置是基于零的索引。

873-3、功能

用于从索引中删除指定位置的元素，并返回一个新的索引对象。

873-4、返回值

返回一个新的索引对象，其中指定位置的元素已被删除。

873-5、说明

无

873-6、用法

873-6-1、数据准备

无

873-6-2、代码示例

# 873、pandas.Index.delete方法
import pandas as pd
# 创建一个索引
index = pd.Index([1, 2, 3, 4, 5])
# 删除位置为2的元素（即值为3的元素）
new_index = index.delete(2)
print(index)
print(new_index)

873-6-3、结果输出

# 873、pandas.Index.delete方法 
# Index([1, 2, 3, 4, 5], dtype='int64')
# Index([1, 2, 4, 5], dtype='int64')

874、pandas.Index.drop方法

874-1、语法

# 874、pandas.Index.drop方法
pandas.Index.drop(labels, errors='raise')
Make new Index with passed list of labels deleted.

Parameters:
labels
array-like or scalar
errors
{‘ignore’, ‘raise’}, default ‘raise’
If ‘ignore’, suppress error and existing labels are dropped.

Returns:
Index
Will be same type as self, except for RangeIndex.

Raises:
KeyError
If not all of the labels are found in the selected axis

874-2、参数

874-2-1、labels(必须)：单个标签或标签的列表/数组，表示要从索引中删除的标签，如果提供的标签在索引中不存在，行为将取决于errors参数。

874-2-2、errors(可选，默认值为'raise')：字符串，

'raise': 如果指定的标签在索引中不存在，将引发一个KeyError。
'ignore': 如果指定的标签在索引中不存在，将忽略这些标签，不会引发错误。

874-3、功能

用于从索引对象中删除一个或多个指定的标签，它不会修改原始索引，而是返回一个新的索引对象，其中不包含指定的标签。

874-4、返回值

返回一个新的pandas.Index对象，该对象是从原始索引中删除了指定标签后的结果。

874-5、说明

无

874-6、用法

874-6-1、数据准备

无

874-6-2、代码示例

# 874、pandas.Index.drop方法
import pandas as pd
# 创建一个索引对象
index = pd.Index(['a', 'b', 'c', 'd'])
# 删除标签'b'和'c'
new_index = index.drop(['b', 'c'])
print(new_index)

874-6-3、结果输出

# 874、pandas.Index.drop方法
# Index(['a', 'd'], dtype='object')

875、pandas.Index.drop_duplicates方法

875-1、语法

# 875、pandas.Index.drop_duplicates方法
pandas.Index.drop_duplicates(*, keep='first')
Return Index with duplicate values removed.

Parameters:
keep{‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’
‘first’ : Drop duplicates except for the first occurrence.

‘last’ : Drop duplicates except for the last occurrence.

False : Drop all duplicates.

Returns:
Index

875-2、参数

875-2-1、keep(可选，默认值为'first')：字符串，

'first': 保留第一次出现的重复项，删除后续的重复项。
'last': 保留最后一次出现的重复项，删除之前的重复项。
False: 删除所有重复项，不保留任何重复项。

875-3、功能

用于从索引对象中删除重复的标签，它不会修改原始索引，而是返回一个新的索引对象，其中不包含重复的标签。

875-4、返回值

返回一个新的pandas.Index对象，该对象是从原始索引中删除了重复标签后的结果。

875-5、说明

无

875-6、用法

875-6-1、数据准备

无

875-6-2、代码示例

# 875、pandas.Index.drop_duplicates方法
import pandas as pd
# 创建一个索引对象
index = pd.Index(['a', 'b', 'c', 'b', 'd', 'a'])
# 删除重复标签，保留第一次出现的
new_index_first = index.drop_duplicates(keep='first')
print(new_index_first)
# 删除重复标签，保留最后一次出现的
new_index_last = index.drop_duplicates(keep='last')
print(new_index_last)
# 删除所有重复标签
new_index_none = index.drop_duplicates(keep=False)
print(new_index_none)

875-6-3、结果输出

# 875、pandas.Index.drop_duplicates方法
# Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
# Index(['c', 'b', 'd', 'a'], dtype='object')
# Index(['c', 'd'], dtype='object')