极客笔记Python Pandas – 从范围对象创建 RangeIndex
介绍
在 Pandas 中，RangeIndex 是索引对象的一种。RangeIndex 对象主要用于行索引。Pandas 在很多情况下都会使用它。RangeIndex 对象的作用是为数据选择器提供一个数字索引。
在 Pandas 中，RangeIndex 可以从多种类型的数据对象中创建。其中包括 Python 的内置 range 类型，以及 Pandas 中的 DataFrame 和 Series 对象。本文将主要讲述如何使用范围对象创建 RangeIndex。
如何使用范围对象创建 RangeIndex
要在 Pandas 中使用范围对象创建 RangeIndex，可以利用 pd.RangeIndex() 函数。该函数的语法如下：
pd.RangeIndex(start=0, stop=None, step=1, dtype='int64')
其中，参数 start 用于指定范围对象的起始数值（默认值为 0），stop 用于指定范围对象的结束数值（不包含该值），step 用于指定范围对象的步长（默认值为 1），dtype 用于指定索引的数据类型（默认值为 ‘int64’）。
例如，要创建一个从 10 到 20，步长为 2 的 RangeIndex，可以使用以下代码：
import pandas as pd
index = pd.RangeIndex(start=10, stop=20, step=2)
print(index)
输出：
RangeIndex(start=10, stop=20, step=2)
可以看到，输出结果为一个包含起始数值、结束数值、步长的 RangeIndex 对象。
利用 RangeIndex 为 DataFrame 和 Series 赋值
在 Pandas 中，可以使用 RangeIndex 为 DataFrame 和 Series 赋值。
例如，首先创建一个空的 DataFrame，并为其指定行索引：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'], index=pd.RangeIndex(start=0, stop=5))
print(df)
输出：
A B C
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
可以看到，输出结果为一个包含 5 行、3 列，元素均为 NaN 的 DataFrame。
我们也可以使用 RangeIndex 的属性 stop 来获取索引终点的值。例如，接下来的代码创建了一个 Series，并使用 len 获取其长度，以用 pd.RangeIndex 为其创建行索引。
import pandas as pd
s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])
s.index = pd.RangeIndex(stop=len(s))
print(s)
输出：
0 10
1 20
2 30
3 40
4 50
dtype: int64
可以看到，输出结果为一个包含值为 10、20、30、40、50 的 Series。
利用 RangeIndex 对 DataFrame 和 Series 进行切片操作
RangeIndex 对象主要用于对行进行切片操作。当使用 [] 运算符选择行时，Pandas 会默认使用 RangeIndex 对象作为索引。
例如，创建一个包含 5 行、3 列的 DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50],
'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']},
index=pd.RangeIndex(stop=5))
print(df)
输出：
A B C
0 1 10 a
1 2 20 b
2 3 30 c
3 4 40 d
4 5 50 e
可以看到，输出结果为一个包含 5 行、3列的 DataFrame。
我们可以使用 [start:stop] 的方式来对 DataFrame 进行切片操作。例如，下面的代码从第 2 行开始，一直到第 4 行结束（不包含第 4 行），对 DataFrame 进行切片：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50],
'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']},
index=pd.RangeIndex(stop=5))
subset = df[1:4]
print(subset)
输出：
A B C
1 2 20 b
2 3 30 c
3 4 40 d
可以看到，输出结果为包含 3 行、3 列的 DataFrame。
与此类似，我们也可以使用 RangeIndex 对象来对 Series 进行切片操作。例如，下面的代码从第 2 行开始，一直到第 4 行结束（不包含第 4 行），对 Series 进行切片：
import pandas as pd
s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=pd.RangeIndex(stop=5))
subset = s[1:4]
print(subset)
输出：
1 20
2 30
3 40
dtype: int64
可以看到，输出结果为包含 3 个元素的 Series。
总结
本文主要讲解了如何利用范围对象创建 RangeIndex，并将其用于为 DataFrame 和 Series 赋值、进行切片操作等。使用 RangeIndex 可以为数据选择器提供一个数字索引，使得数据的处理更加高效有效。同时本文也介绍了 pd.RangeIndex() 函数的常用参数，帮助读者更好地理解和掌握该函数的用法。