目录
一、用法精讲
861、pandas.Index.names属性
861-1、语法
861-2、参数
861-3、功能
861-4、返回值
861-5、说明
861-6、用法
861-6-1、数据准备
861-6-2、代码示例
861-6-3、结果输出
862、pandas.Index.nbytes属性
862-1、语法
862-2、参数
862-3、功能
862-4、返回值
862-5、说明
862-6、用法
862-6-1、数据准备
862-6-2、代码示例
862-6-3、结果输出
863、pandas.Index.ndim属性
863-1、语法
863-2、参数
863-3、功能
863-4、返回值
863-5、说明
863-6、用法
863-6-1、数据准备
863-6-2、代码示例
863-6-3、结果输出
864、pandas.Index.size属性
864-1、语法
864-2、参数
864-3、功能
864-4、返回值
864-5、说明
864-6、用法
864-6-1、数据准备
864-6-2、代码示例
864-6-3、结果输出
865、pandas.Index.empty属性
865-1、语法
865-2、参数
865-3、功能
865-4、返回值
865-5、说明
865-6、用法
865-6-1、数据准备
865-6-2、代码示例
865-6-3、结果输出
二、推荐阅读
1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、博客个人主页
一、用法精讲
861、pandas.Index.names属性
861-1、语法
# 861、pandas.Index.names属性
property pandas.Index.names861-2、参数
无
861-3、功能
861-3-1、获取索引名称：当不传递任何参数时，names属性返回当前索引的名称列表。
861-3-2、设置索引名称：可以通过给names赋值来设置索引的名称。
861-4、返回值
861-4-1、当用于获取索引名称时，返回一个列表，包含索引的名称，如果索引没有被命名，则返回None。
861-4-2、当用于设置索引名称时，没有返回值，直接修改索引对象。
861-5、说明
861-5-1、对于多级索引，names是一个列表，每个元素对应一个级别的名称。
861-5-2、对于单级索引，names是一个只有一个元素的列表。
861-5-3、如果索引没有被命名，对应的元素为None。
861-5-4、设置names时，应确保提供的名称数量与索引的级别数量相匹配。
861-6、用法
861-6-1、数据准备
无861-6-2、代码示例
# 861、pandas.Index.names属性
import pandas as pd
# 对于单级索引,names是一个只有一个元素的列表
s = pd.Series(range(3), index=['x', 'y', 'z'])
print(s.index.names)
s.index.name = 'alphabet'
print(s.index.names)861-6-3、结果输出
# 861、pandas.Index.names属性
# [None]
# ['alphabet']862、pandas.Index.nbytes属性
862-1、语法
# 862、pandas.Index.nbytes属性
property pandas.Index.nbytes
Return the number of bytes in the underlying data.862-2、参数
无
862-3、功能
可以帮助我们了解Index在内存中的占用情况，从而更好地管理内存使用。
862-4、返回值
返回了相应Index对象所占用的内存字节数。
862-5、说明
无
862-6、用法
862-6-1、数据准备
无862-6-2、代码示例
# 862、pandas.Index.nbytes属性
import pandas as pd
# 创建一个包含100万个整数的Index
idx = pd.Index(range(1_000_000))
print(idx.nbytes)862-6-3、结果输出
# 862、pandas.Index.nbytes属性
# 132 结果仅作参考863、pandas.Index.ndim属性
863-1、语法
# 863、pandas.Index.ndim属性
property pandas.Index.ndim
Number of dimensions of the underlying data, by definition 1.863-2、参数
无
863-3、功能
用于表示数据结构的维度数量。
863-4、返回值
- 对于pandas.Index，Index本质上是一维的数据结构，ndim属性的返回值始终为1。
- 对于pandas.DataFrame，ndim属性的返回值始终为2，因为DataFrame是一个二维的表格数据结构。
863-5、说明
无
863-6、用法
863-6-1、数据准备
无863-6-2、代码示例
# 863、pandas.Index.ndim属性
import pandas as pd
# 创建一个Index对象
index = pd.Index(['a', 'b', 'c'])
print("Index的维度：", index.ndim)
# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print("DataFrame的维度：", df.ndim)863-6-3、结果输出
# 863、pandas.Index.ndim属性
# Index的维度： 1
# DataFrame的维度： 2864、pandas.Index.size属性
864-1、语法
# 864、pandas.Index.size属性
property pandas.Index.size
Return the number of elements in the underlying data.864-2、参数
无
864-3、功能
用于获取索引对象中包含的元素个数，它等同于调用len(index)。
864-4、返回值
返回Index中元素的数量，也就是索引的长度。
864-5、说明
无
864-6、用法
864-6-1、数据准备
无864-6-2、代码示例
# 864、pandas.Index.size属性
import pandas as pd
# 创建一个Index对象
index = pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D'])
# 获取Index中元素的数量
size = index.size
print(size) 864-6-3、结果输出
# 864、pandas.Index.size属性
# 4865、pandas.Index.empty属性
865-1、语法
# 865、pandas.Index.empty属性
property pandas.Index.empty865-2、参数
无
865-3、功能
用于检查Index对象是否为空。
865-4、返回值
当Index对象不包含任何元素时，empty属性返回True，否则返回False。
865-5、说明
无
865-6、用法
865-6-1、数据准备
无865-6-2、代码示例
# 865、pandas.Index.empty属性
import pandas as pd
# 创建一个空的Index对象
index = pd.Index([])
print(index.empty)
# 创建一个非空的Index对象
index = pd.Index([1, 2, 3])
print(index.empty) 865-6-3、结果输出
# 865、pandas.Index.empty属性
# True
# False
