理论：

行索引：

按索引位置：ser_obj[pos]

按索引名称：ser_obj[‘label’]

切片索引：

按索引位置：ser_obj[2:4]

按索引名称：ser_obj[‘label1’: ‘label3’]，注意，按索引名切片操作时，是包含终止

不连续索引：

ser_obj[ [‘label1’, ‘label2’, ‘label3’] ]

ser_obj[ [pos1, pos2, pos3] ]

 

实验：

第四节 Series的索引操作

In [1]:

 

import pandas as pd

import numpy as np

In [2]:

 

# 构建Series

ser_obj = pd.Series(range(5),index=['a','b','c','d','e'])

ser_obj

Out[2]:

a    0
b    1
c    2
d    3
e    4
dtype: int64

行索引

In [7]:

 

ser_obj['b']

ser_obj.loc['b']

Out[7]:

1

In [4]:

 

ser_obj[1]

ser_obj.iloc[]

Out[4]:

1

切片索引

In [5]:

 

ser_obj[1:3]

Out[5]:

b    1
c    2
dtype: int64

In [6]:

 

# 注意区别

ser_obj['b':'d']

Out[6]:

b    1
c    2
d    3
dtype: int64

不连续索引

In [8]:

 

ser_obj[[0,2,4]]

Out[8]:

a    0
c    2
e    4
dtype: int64

In [9]:

 

ser_obj[['b','d']]

Out[9]:

b    1
d    3
dtype: int64