索引对象

Pandas中的索引都是Index类对象，又称为索引对象，该对象是不可以进行修改的，以保障数据的安全。例如，创建一个Series类对象，为其指定索引，然后再对索引重新赋值后会提示“索引不支持可变操作”的错误信息，示例代码如下。

In [16]:  import pandas as pd
ser_obj = pd.Series(range(5), index=['a','b','c','d','e'])
ser_index = ser_obj.index
ser_index
Out[16]: Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
In [17]: ser_index['2'] = 'cc'
----------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-46-8ab20ca0bde2> in <module>()
----> 1 ser_index['2'] = 'c'
... 省略N行 ...
TypeError: Index does not support mutable operations

Index类对象的不可变特性是非常重要的，正因如此，多个数据结构之间才能够安全地共享Index类对象。例如，创建两个共用同一个Index对象的Series类对象，具体代码如下。

In [18]: ser_obj1 = pd.Series(range(3), index=['a','b','c'])
         ser_obj2 = pd.Series(['a','b','c'], index=ser_obj1.index)
         ser_obj2.index is ser_obj1.index
Out[18]: True

除了泛指的Index对象以外，Pandas还提供了很多Index的子类，常见的有如下几种：

（1）Int64Index：针对整数的特殊Index对象。

（2）MultiIndex：层次化索引，表示单个轴上的多层索引。

（3）DatetimeIndex：存储纳秒寄时间戳。