重複標籤

目前看到的範例都有互不相同的軸標籤 (索引值)，雖然有很多 pandas 函式如 reindex 都要求標籤互不相同，但並非強制規定，假如是一個具有重複索引的 Series:

In [258]: obj = pd.Series(np.arange(5), index=["a", "a", "b", "b", "c"])

In [259]: obj
Out[259]:
a    0
a    1
b    2
b    3
c    4
dtype: int64

索引的 is_unique 屬性可顯示標籤是否全都互不相同:

In [260]: obj.index.is_unique
Out[260]: False

當有重複的標籤時，選擇資料會產生不同的行為，檢索一個具有多個相同項目的標籤時會得到一個 Series，但是標籤只有一個項目時會得到一個純量值:

In [261]: obj["a"]
Out[261]:
a    0
a    1
dtype: int64

In [262]: obj["c"]
Out[262]: 4

這種情況有可能讓程式變得更複雜，因為進行檢索得到的輸出型態會根據標籤是否重複而有所不同。

同樣的邏輯也可以延伸到檢索 DataFrame 裡的列或欄:

In [263]: df = pd.DataFrame(np.random.standard_normal((5, 3)),
   .....:                   index=["a", "a", "b", "b", "c"])
  
In [264]: df
Out[264]:
          0         1         2
a  0.274992  0.228913  1.352917
a  0.886429 -2.001637 -0.371843
b  1.669025 -0.438570 -0.539741
b  0.476985  3.248944 -1.021228
c -0.577087  0.124121  0.302614

In [265]: df.loc["b"]
Out[265]:
          0         1         2
b  1.669025 -0.438570 -0.539741
b  0.476985  3.248944 -1.021228

In [266]: df.loc["c"]
Out[266]:
0   -0.577087
1    0.124121
2    0.302614
Name: c, dtype: float64

今日的分享就到這囉，我們明天見，掰掰！