pandas中的.index

在Pandas库中，`.index` 是DataFrame或Series的核心属性，它代表了每一行或列的标签（对于DataFrame）或单一元素的唯一标识（对于Series）。以下是一些基本的功能：

1. **访问索引**[^1]:

   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
   print(df.index)  # 输出：Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')

这显示了DataFrame的行索引。

2. **设置索引**:

   df.set_index('A')  # 如果'A'列存在，这将把'A'列作为新的索引

3. **修改索引**:

   df.index = df.index + 1  # 对当前索引进行操作，如增加1

4. **查询基于索引**[^2]:
`pandas.DataFrame.query()` 函数允许基于特定条件筛选行，可以利用索引来实现：

   df.query('index > 1')  # 只保留索引大于1的行

5. **重置索引**:
`pandas.DataFrame.reset_index()` 用于移除当前的索引并创建一个新的，或者将其转换为列：

   df_reset = df.reset_index(drop=True)  # drop=True会删除原有索引，保持默认新索引从0开始

相关问题--:
1. 如何在Pandas DataFrame中根据索引进行分组操作？
2. 如何查看DataFrame的索引是否有重复？
3. 如何在不改变原始数据的情况下，对DataFrame的索引进行复制和调整？