有的时候，可能会遇到表格中出现重复的索引，在操作重复索引的时候可能要注意一些问题。
一、判断索引是否重复
a、Series索引重复判断
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s = Series([1,2,3,4,5],index=["a","a","b","b","c"])
print(s.index.is_unique)
#False
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Series.index.is_unique为False表示索引重复。
b、DataFrame索引重复判断
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a = np.arange(9).reshape(3,3)
data = DataFrame(a,index=["a","b","c"],columns=["one","two","one"])
#判断行索引是否重复
print(data.index.is_unique)
#True
#判断列索引是否重复
print(data.columns.is_unique)
#False
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二、索引取值
如果一个索引对应多个值，Series返回的是一个Series。如果一个索引对应一个值的时候，Series返回的是一个标量，DataFrame返回的是始终是一个DataFrame。
a、Series的索引取值
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s = Series([1, 2, 3, 4, 5], index=["a", "a", "b", "b", "c"])
print(type(s["a"]))
#<class 'pandas.core.series.Series'>
print(s["a"])
'''
a 1
a 2
'''
#选取第一个a
print(s[:1])
#a 1
print(s[[0]])
#a 1
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b、DataFrame的索引取值
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a = np.arange(9).reshape(3,3)
data = DataFrame(a,index=["a","b","b"],columns=["one","two","one"])
#对行进行选取
print(type(data.ix["b"]))
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(data.ix["b"])#与data.xs("b")等价
'''
one two one
b 3 4 5
b 6 7 8
'''
#选取第二行
print(type(data.ix[1:2]))#与data[1:2]等价
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(data.ix[1:2])
#b 3 4 5
print(data.ix[[1]])
#b 3 4 5
#对列进行选取
print(data["one"])#等价于data.one 或 data.xs("one",axis=1)
'''
one one
a 0 2
b 3 5
b 6 8
'''
#选取第一列
print(data.ix[:,0])
'''
a 0
b 3
b 6
'''
print(data.ix[:,:1])
'''
one
a 0
b 3
b 6
'''
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以上这篇pandas带有重复索引操作方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/78994764