Чем индекс данных Pandas отличается от других столбцов?

Question

Я пытаюсь использовать Pandas для использования dataframe.interpolate для заполнения пробелов во временном ряду, но возникают проблемы при настройке индекса, который требуется этой функции.

Это поднимает более общиевопрос: Фрейм данных Pandas состоит из ряда столбцов , каждый из которых состоит из элементов по одному dtype.Есть также индекс строки , который для меня очень похож на столбец.

Итак ... в чем разница между индексом фрейма данных (строки) и всеми другими столбцами?Например, я мог бы подумать, что существует требование, чтобы все записи индекса были уникальными, как ключ базы данных SQL, но, похоже, это не так?Итак, опять же, что особенного в индексе строк по сравнению с неиндексированными столбцами?

Answer 1

Индекс позволяет команде loc вызывать указанные строки.Если есть дублирование, вы можете назвать все дубликаты.Если вы хотите указать одну строку, используйте либо иерархическую индексацию, либо iloc (числовая позиция).

Дублирование значений в индексе очень важно, поскольку оно облегчает иерархическую индексацию.Это очень полезно в пандах

Так что индекс - это строка, которую вы назначили в качестве индекса.Также очень полезно удалить столбец (назначив его индексу), манипулировать кадром данных и снова ввести индекс обратно в виде столбца.

Интерполировать - это очень крутая команда, но из памяти она работает только для столбцов.Если вы хотите интерполировать индекс,

df.reset_index(inplace=True)

Затем интерполируйте этот новый столбец, а затем

 df.set_index('column interpolated', inplace=True)

Для временных рядов рассмотрите функцию roll.Вы можете использовать его для перемещения по отсутствующим данным.