索引对象# 指数＃ 其中许多方法或其变体可在包含索引（Series/DataFrame）的对象上使用，并且最有可能在直接调用这些方法之前使用这些方法。 Index([数据、数据类型、副本、名称、tupleize_cols]) 用于索引和对齐的不可变序列。 特性＃ Index.values 返回一个表示索引中数据的数组。 Index.is_monotonic_increasing 如果值相等或递增，则返回布尔值。 Index.is_monotonic_decreasing 如果值相等或递减，则返回布尔值。 Index.is_unique 如果索引具有唯一值，则返回。 Index.has_duplicates 检查索引是否有重复值。 Index.hasnans 如果存在任何 NaN，则返回 True。 Index.dtype 返回基础数据的 dtype 对象。 Index.inferred_type 返回从值推断出的类型的字符串。 Index.shape 返回基础数据形状的元组。 Index.name 返回索引或多索引名称。 Index.names Index.nbytes 返回基础数据中的字节数。 Index.ndim 根据定义，基础数据的维度数为 1。 Index.size 返回基础数据中的元素数量。 Index.empty Index.T 返回转置，根据定义，它是 self。 Index.memory_usage（[深的]） 值的内存使用情况。 修改和计算# Index.all(*args, **kwargs) 返回是否所有元素都是Truthy。 Index.any(*args, **kwargs) 返回是否有任何元素为 Truthy。 Index.argmin（[轴，跳过]） 返回系列中最小值的 int 位置。 Index.argmax（[轴，跳过]） 返回系列中最大值的 int 位置。 Index.copy（[名字，深]） 制作该对象的副本。 Index.delete（位置） 创建新索引并删除传递的位置。 Index.drop（标签[，错误]） 创建新索引并删除已传递的标签列表。 Index.drop_duplicates（*[， 保持]） 返回已删除重复值的索引。 Index.duplicated（[保持]） 指示重复的索引值。 Index.equals（其他） 判断两个Index对象是否相等。 Index.factorize([排序，use_na_sentinel]) 将对象编码为枚举类型或分类变量。 Index.identical（其他） 与 equals 类似，但检查对象属性和类型是否也相等。 Index.insert（位置，项目） 创建新索引，在该位置插入新项目。 Index.is_（其他） 更灵活、更快的检查，is但通过视图进行。 Index.is_boolean() （已弃用）检查索引是否仅由布尔值组成。 Index.is_categorical() （已弃用）检查索引是否包含分类数据。 Index.is_floating() （已弃用）检查索引是否为浮动类型。 Index.is_integer() （已弃用）检查索引是否仅由整数组成。 Index.is_interval() （已弃用）检查 Index 是否包含 Interval 对象。 Index.is_numeric() （已弃用）检查索引是否仅包含数字数据。 Index.is_object() （已弃用）检查索引是否属于对象数据类型。 Index.min（[轴，跳过]） 返回索引的最小值。 Index.max（[轴，跳过]） 返回索引的最大值。 Index.reindex（目标[、方法、级别、...]） 使用目标值创建索引。 Index.rename（名称，*[，就地]） 更改索引或多索引名称。 Index.repeat（重复[，轴]） 重复索引的元素。 Index.where(条件[,其他]) 替换条件为 False 的值。 Index.take（索引[，轴，allow_fill，...]） 返回索引选择的值的新索引。 Index.putmask（掩码、值） 返回使用掩码设置的值的新索引。 Index.unique（[等级]） 返回索引中的唯一值。 Index.nunique([滴那]) 返回对象中唯一元素的数量。 Index.value_counts([标准化、排序、...]) 返回包含唯一值计数的系列。 与多索引的兼容性# Index.set_names（名称，*[，级别，就地]） 设置索引或多索引名称。 Index.droplevel（[等级]） 返回已删除请求级别的索引。 缺失值# Index.fillna（[值，沮丧]） 使用指定值填充 NA/NaN 值。 Index.dropna（[如何]） 返回不带 NA/NaN 值的索引。 Index.isna() 检测缺失值。 Index.notna() 检测现有（非缺失）值。 转换＃ Index.astype(dtype[, 复制]) 创建一个索引，将值转换为数据类型。 Index.item() 以 Python 标量形式返回基础数据的第一个元素。 Index.map(映射器[, na_action]) 使用输入映射或函数映射值。 Index.ravel（[命令]） 返回对自我的看法。 Index.to_list() 返回值的列表。 Index.to_series([索引、名称]) 创建一个索引和值都等于索引键的系列。 Index.to_frame([索引、名称]) 创建一个 DataFrame，其中包含包含索引的列。 Index.view([分类]) 排序# Index.argsort(*args, **kwargs) 返回对索引进行排序的整数索引。 Index.searchsorted（值[，边，排序器]） 查找应插入元素以维持顺序的索引。 Index.sort_values(*[, 返回索引器, ...]) 返回索引的排序副本。 特定时间的操作# Index.shift([周期、频率]) 将索引移动所需的时间频率增量数。 组合/连接/集合操作# Index.append（其他） 将索引选项的集合附加在一起。 Index.join（其他，*[，如何，级别，...]） 计算 join_index 和索引器以使数据结构符合新索引。 Index.intersection（其他[，排序]） 形成两个 Index 对象的交集。 Index.union（其他[，排序]） 形成两个 Index 对象的并集。 Index.difference（其他[，排序]） 返回一个新的 Index ，其中索引的元素不在other中。 Index.symmetric_difference（其他[， ...]） 计算两个 Index 对象的对称差。 选择# Index.asof（标签） 返回索引中的标签，或者如果不存在，则返回前一个标签。 Index.asof_locs（其中，掩码） 返回索引中标签的位置（索引）。 Index.get_indexer（目标[、方法、限制、...]） 给定当前索引，计算新索引的索引器和掩码。 Index.get_indexer_for（目标） 即使索引器不唯一，也能保证返回。 Index.get_indexer_non_unique（目标） 给定当前索引，计算新索引的索引器和掩码。 Index.get_level_values（等级） 返回请求级别的值索引。 Index.get_loc（钥匙） 获取请求标签的整数位置、切片或布尔掩码。 Index.get_slice_bound（标签、侧面） 计算与给定标签对应的切片边界。 Index.isin（值[，级别]） 返回一个布尔数组，其中索引值位于value中。 Index.slice_indexer([开始、结束、步骤]) 计算输入标签和步骤的切片索引器。 Index.slice_locs([开始、结束、步骤]) 计算输入标签的切片位置。 数字索引# RangeIndex([开始、停止、步骤、数据类型、复制、...]) 实现单调整数范围的不可变索引。 RangeIndex.start 启动参数的值（0如果未提供）。 RangeIndex.stop 停止参数的值。 RangeIndex.step 步骤参数的值（1如果未提供）。 RangeIndex.from_range（数据[，名称，数据类型]） pandas.RangeIndex从对象创建range。 分类索引# CategoricalIndex（[数据、类别、...]） 指数基于底层证券Categorical。 分类组件# CategoricalIndex.codes 该分类索引的类别代码。 CategoricalIndex.categories 此分类的类别。 CategoricalIndex.ordered 类别是否具有有序关系。 CategoricalIndex.rename_categories(*参数，...) 重命名类别。 CategoricalIndex.reorder_categories(*参数，...) 按照 new_categories 中指定的方式对类别进行重新排序。 CategoricalIndex.add_categories(*args, **kwargs) 添加新类别。 CategoricalIndex.remove_categories(*参数，...) 删除指定的类别。 CategoricalIndex.remove_unused_categories（...） 删除不使用的类别。 CategoricalIndex.set_categories(*args, **kwargs) 将类别设置为指定的新类别。 CategoricalIndex.as_ordered(*args, **kwargs) 设置要排序的分类。 CategoricalIndex.as_unordered(*args, **kwargs) 将分类设置为无序。 修改和计算# CategoricalIndex.map(映射器[, na_action]) 使用输入映射或函数来映射值。 CategoricalIndex.equals（其他） 确定两个 CategoricalIndex 对象是否包含相同的元素。 间隔索引# IntervalIndex（数据[，关闭，数据类型，复制，...]） 在同一侧闭合的区间的不可变索引。 IntervalIndex 组件# IntervalIndex.from_arrays（左右[， ...]） 从定义左边界和右边界的两个数组构造。 IntervalIndex.from_tuples（数据[，关闭，...]） 从类似数组的元组构造一个 IntervalIndex。 IntervalIndex.from_breaks（中断[，关闭，...]） 从分割数组构造一个 IntervalIndex。 IntervalIndex.left IntervalIndex.right IntervalIndex.mid IntervalIndex.closed 描述间隔包含端的字符串。 IntervalIndex.length IntervalIndex.values 返回一个表示索引中数据的数组。 IntervalIndex.is_empty 指示区间是否为空，即不包含点。 IntervalIndex.is_non_overlapping_monotonic 返回一个布尔值，IntervalArray 是否不重叠且单调。 IntervalIndex.is_overlapping 如果 IntervalIndex 具有重叠间隔，则返回 True，否则返回 False。 IntervalIndex.get_loc（钥匙） 获取请求标签的整数位置、切片或布尔掩码。 IntervalIndex.get_indexer(目标[,方法,...]) 给定当前索引，计算新索引的索引器和掩码。 IntervalIndex.set_closed(*args, **kwargs) 返回在指定一侧闭合的相同 IntervalArray。 IntervalIndex.contains(*args, **kwargs) 按元素检查间隔是否包含该值。 IntervalIndex.overlaps(*args, **kwargs) 按元素检查 Interval 是否与 IntervalArray 中的值重叠。 IntervalIndex.to_tuples(*args, **kwargs) 返回 (left, right) 形式的元组的 ndarray（如果 self 是 IntervalArray）或 Index（如果 self 是 IntervalIndex）。 多重索引# MultiIndex（[级别、代码、排序顺序，...]） pandas 对象的多级或分层索引对象。 多索引构造函数# MultiIndex.from_arrays（数组[，排序顺序，...]） 将数组转换为多索引。 MultiIndex.from_tuples（元组[，排序顺序，...]） 将元组列表转换为 MultiIndex。 MultiIndex.from_product(可迭代[, ...]) 根据多个可迭代对象的笛卡尔积创建 MultiIndex。 MultiIndex.from_frame(df[, 排序顺序, 名称]) 从数据帧创建多重索引。 多索引属性# MultiIndex.names MultiIndex 中的级别名称。 MultiIndex.levels 多重索引的级别。 MultiIndex.codes MultiIndex.nlevels 此 MultiIndex 中的整数级别。 MultiIndex.levshape 包含每个级别长度的元组。 MultiIndex.dtypes 将 dtypes 作为底层 MultiIndex 的系列返回。 多索引组件# MultiIndex.set_levels（级别，*[，级别，...]） 在 MultiIndex 上设置新级别。 MultiIndex.set_codes（代码，*[，级别，...]） 在 MultiIndex 上设置新代码。 MultiIndex.to_flat_index() 将 MultiIndex 转换为包含级别值的元组索引。 MultiIndex.to_frame([索引、名称、...]) 创建一个 DataFrame，其中 MultiIndex 的级别作为列。 MultiIndex.sortlevel（[级别、升序、...]） 按请求的级别对 MultiIndex 进行排序。 MultiIndex.droplevel（[等级]） 返回已删除请求级别的索引。 MultiIndex.swaplevel([i,j]) 将级别 i 与级别 j 交换。 MultiIndex.reorder_levels（命令） 使用输入顺序重新排列级别。 MultiIndex.remove_unused_levels() 从当前创建新的多索引，删除未使用的级别。 MultiIndex.drop（代码[、级别、错误]） 新建一个pandas.MultiIndex并删除已传递的代码列表。 MultiIndex.copy（[名字，深度，名字]） 制作该对象的副本。 MultiIndex.append（其他） 将索引选项的集合附加在一起。 MultiIndex.truncate([之前、之后]) 对两个标签/元组之间的索引进行切片，返回新的 MultiIndex。 多重索引选择# MultiIndex.get_loc（钥匙） 获取标签或标签元组的位置。 MultiIndex.get_locs（顺序） 获取一系列标签的位置。 MultiIndex.get_loc_level（键[，级别，...]） 获取请求的标签/级别的位置和切片索引。 MultiIndex.get_indexer(目标[,方法,...]) 给定当前索引，计算新索引的索引器和掩码。 MultiIndex.get_level_values（等级） 返回请求级别的标签值向量。 IndexSlice 创建一个对象可以更轻松地执行多索引切片。 日期时间索引# DatetimeIndex（[数据、频率、tz、标准化、...]） 类似于 datetime64 数据的不可变 ndarray。 时间/日期组件# DatetimeIndex.year 日期时间的年份。 DatetimeIndex.month 月份为一月=1，十二月=12。 DatetimeIndex.day 日期时间的日期。 DatetimeIndex.hour 日期时间的小时数。 DatetimeIndex.minute 日期时间的分钟。 DatetimeIndex.second 日期时间的秒数。 DatetimeIndex.microsecond 日期时间的微秒。 DatetimeIndex.nanosecond 日期时间的纳秒。 DatetimeIndex.date 返回 python 对象的 numpy 数组datetime.date。 DatetimeIndex.time 返回 numpy 对象数组datetime.time。 DatetimeIndex.timetz 返回datetime.time带有时区的对象的 numpy 数组。 DatetimeIndex.dayofyear 一年中的第一个日子。 DatetimeIndex.day_of_year 一年中的第一个日子。 DatetimeIndex.dayofweek 一周中的哪一天，星期一=0，星期日=6。 DatetimeIndex.day_of_week 一周中的哪一天，星期一=0，星期日=6。 DatetimeIndex.weekday 一周中的哪一天，星期一=0，星期日=6。 DatetimeIndex.quarter 日期的季度。 DatetimeIndex.tz 返回时区。 DatetimeIndex.freq DatetimeIndex.freqstr 如果设置了频率对象，则将其作为字符串返回，否则返回 None。 DatetimeIndex.is_month_start 指示日期是否为该月的第一天。 DatetimeIndex.is_month_end 指示日期是否是该月的最后一天。 DatetimeIndex.is_quarter_start 指示日期是否为季度的第一天。 DatetimeIndex.is_quarter_end 指示日期是否为季度的最后一天。 DatetimeIndex.is_year_start 指示日期是否为一年的第一天。 DatetimeIndex.is_year_end 指示日期是否是一年中的最后一天。 DatetimeIndex.is_leap_year 布尔指示符，该日期是否属于闰年。 DatetimeIndex.inferred_freq 尝试返回表示由 infer_freq 生成的频率的字符串。 选择# DatetimeIndex.indexer_at_time（时间[，asof]） 返回一天中特定时间值的索引位置。 DatetimeIndex.indexer_between_time(...[,...]) 返回一天中特定时间之间值的索引位置。 特定时间的操作# DatetimeIndex.normalize(*args, **kwargs) 将时间转换为午夜。 DatetimeIndex.strftime（日期格式） 使用指定的日期格式转换为索引。 DatetimeIndex.snap([频率]) 将时间戳捕捉到最近的发生频率。 DatetimeIndex.tz_convert（兹） 将 tz 感知的日期时间数组/索引从一个时区转换为另一个时区。 DatetimeIndex.tz_localize(tz[, 不明确, ...]) 将 tz-naive 日期时间数组/索引本地化为 tz-aware 日期时间数组/索引。 DatetimeIndex.round(*args, **kwargs) 对数据执行舍入操作到指定的频率。 DatetimeIndex.floor(*args, **kwargs) 对指定频率的数据进行向下取整操作。 DatetimeIndex.ceil(*args, **kwargs) 对数据执行 ceil 操作到指定的freq。 DatetimeIndex.month_name(*args, **kwargs) 返回具有指定区域设置的月份名称。 DatetimeIndex.day_name(*args, **kwargs) 返回具有指定区域设置的日期名称。 转换＃ DatetimeIndex.as_unit(*args, **kwargs) 转换为具有给定单位分辨率的 dtype。 DatetimeIndex.to_period(*args, **kwargs) 以特定频率转换为PeriodArray/PeriodIndex。 DatetimeIndex.to_pydatetime(*args, **kwargs) 返回对象的 ndarray datetime.datetime。 DatetimeIndex.to_series([索引、名称]) 创建一个索引和值都等于索引键的系列。 DatetimeIndex.to_frame([索引、名称]) 创建一个 DataFrame，其中包含包含索引的列。 方法＃ DatetimeIndex.mean(*[,skipna,轴]) 返回数组的平均值。 DatetimeIndex.std(*args, **kwargs) 返回请求轴上的样本标准差。 时间增量索引# TimedeltaIndex([数据、单位、频率、关闭、...]) timedelta64 数据的不可变索引。 成分＃ TimedeltaIndex.days 每个元素的天数。 TimedeltaIndex.seconds 每个元素的秒数（>= 0 且小于 1 天）。 TimedeltaIndex.microseconds 每个元素的微秒数（>= 0 且小于 1 秒）。 TimedeltaIndex.nanoseconds 每个元素的纳秒数（>= 0 且小于 1 微秒）。 TimedeltaIndex.components 返回 Timedelta 的各个分辨率组件的 DataFrame。 TimedeltaIndex.inferred_freq 尝试返回表示由 infer_freq 生成的频率的字符串。 转换＃ TimedeltaIndex.as_unit（单元） 转换为具有给定单位分辨率的 dtype。 TimedeltaIndex.to_pytimedelta(*args, **kwargs) 返回 datetime.timedelta 对象的 ndarray。 TimedeltaIndex.to_series([索引、名称]) 创建一个索引和值都等于索引键的系列。 TimedeltaIndex.round(*args, **kwargs) 对数据执行舍入操作到指定的频率。 TimedeltaIndex.floor(*args, **kwargs) 对指定频率的数据进行向下取整操作。 TimedeltaIndex.ceil(*args, **kwargs) 对数据执行 ceil 操作到指定的freq。 TimedeltaIndex.to_frame([索引、名称]) 创建一个 DataFrame，其中包含包含索引的列。 方法＃ TimedeltaIndex.mean(*[,skipna,轴]) 返回数组的平均值。 周期索引# PeriodIndex([数据、序数、频率、数据类型、...]) 不可变的 ndarray 保存指示规则时间段的序数值。 特性＃ PeriodIndex.day 期间的日子。 PeriodIndex.dayofweek 一周中的哪一天，星期一=0，星期日=6。 PeriodIndex.day_of_week 一周中的哪一天，星期一=0，星期日=6。 PeriodIndex.dayofyear 一年中的第一个日子。 PeriodIndex.day_of_year 一年中的第一个日子。 PeriodIndex.days_in_month 该月的天数。 PeriodIndex.daysinmonth 该月的天数。 PeriodIndex.end_time 获取该期间结束的时间戳。 PeriodIndex.freq PeriodIndex.freqstr 如果设置了频率对象，则将其作为字符串返回，否则返回 None。 PeriodIndex.hour 期间的小时。 PeriodIndex.is_leap_year 逻辑指示日期是否属于闰年。 PeriodIndex.minute 该期间的分钟。 PeriodIndex.month 月份为一月=1，十二月=12。 PeriodIndex.quarter 日期的季度。 PeriodIndex.qyear PeriodIndex.second 期间第二次。 PeriodIndex.start_time 获取该期间开始的时间戳。 PeriodIndex.week 一年中的第几周。 PeriodIndex.weekday 一周中的哪一天，星期一=0，星期日=6。 PeriodIndex.weekofyear 一年中的第几周。 PeriodIndex.year 期间的年份。 方法＃ PeriodIndex.asfreq（[频率，方式]） 将 periodArray 转换为指定频率freq。 PeriodIndex.strftime(*args, **kwargs) 使用指定的日期格式转换为索引。 PeriodIndex.to_timestamp（[频率，方式]） 转换为 DatetimeArray/Index。 PeriodIndex.from_fields(*[、年份、季度、...]) PeriodIndex.from_ordinals（序数词、*、频率）