內部

此部分將提供深入了解 pandas 內部的一些資訊。它主要是針對 pandas 本身的開發人員。

索引

在 pandas 中，實作了一些物件可以用作軸標籤的有效容器

• Index：一般「已排序集合」物件，一個假設其內容為物件資料型別的 ndarray。標籤必須是可雜湊（且可能不可變）且唯一的。在 Cython 中建立一個標籤到位置的字典，以執行 O(1) 查詢。

• MultiIndex：標準階層式索引物件

• DatetimeIndex：一個具有 Timestamp 方框元素的 Index 物件（實作是 int64 值）

• TimedeltaIndex：一個具有 Timedelta 方框元素的 Index 物件（實作是 in64 值）

• PeriodIndex：一個具有 Period 元素的 Index 物件

有一些函式可以輕鬆建立一般索引

• date_range()：從時間規則或 DateOffset 產生固定頻率的日期範圍。一個 Python datetime 物件的 ndarray

• period_range()：由時間規則或 DateOffset 產生的固定頻率日期範圍。一個 Period 物件的 ndarray，代表時間跨度

警告

自訂 Index 子類別不受支援，應改用 ExtensionArray 介面實作自訂行為。

MultiIndex

在內部，MultiIndex 包含幾項內容：層級、整數代碼和層級名稱

In [1]: index = pd.MultiIndex.from_product(
   ...:     [range(3), ["one", "two"]], names=["first", "second"]
   ...: )
   ...: 

In [2]: index
Out[2]: 
MultiIndex([(0, 'one'),
            (0, 'two'),
            (1, 'one'),
            (1, 'two'),
            (2, 'one'),
            (2, 'two')],
           names=['first', 'second'])

In [3]: index.levels
Out[3]: FrozenList([[0, 1, 2], ['one', 'two']])

In [4]: index.codes
Out[4]: FrozenList([[0, 0, 1, 1, 2, 2], [0, 1, 0, 1, 0, 1]])

In [5]: index.names
Out[5]: FrozenList(['first', 'second'])

您可能猜得到，代碼決定在索引的每個層級中，哪個唯一元素會識別為該位置。重要的是要注意，已排序的狀態僅由整數代碼決定，且不會檢查（或關心）層級本身是否已排序。很幸運地，建構函式 from_tuples() 和 from_arrays() 確保為真，但如果您自行計算層級和代碼，請務必小心。

值

pandas 使用自訂類型（例如 Categorical 或帶有時區的日期時間）來延伸 NumPy 的類型系統，因此我們有多種「值」的概念。對於 1D 容器（Index 類別和 Series）我們有以下慣例

• cls._values 指的是「最佳」陣列。這可以是 ndarray 或 ExtensionArray。

因此，例如 Series[category]._values 是 Categorical。

建立 pandas 資料結構的子類別

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