python正在更新索引

『壹』 python一直在掃描文件索引，怎麼辦

這個索引的目的是為了更新目錄中的文件情況，便於平時快速定位，但有些目錄中可能有太多文件並且我們不會用著，所以這時需要將某些文件太多的目錄排除在索引之外，具體步驟如下：（IDE是pycharm）

1、選擇file/settings

2、選擇project structure，在右側會出現你項目中的目錄結構，選中某個目錄，然後點擊上方的excluded，該目錄則會被添加到最右側的列表中，只要出現在此列表中，則不會進行索引。

『貳』 python代碼運行，索引超出列表范圍，要怎麼改正

Python是一種廣泛使用的解釋型、高級和通用的編程語言。Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum創造，第一版發布於1991年，它是ABC語言的後繼者，也可以視之為一種使用傳統中綴表達式的LISP方言。
Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。Python支持多種編程范型，包括函數式、指令式、結構化、面向對象和反射式編程。Python解釋器易於擴展，可以使用C或C++（或者其他可以通過C調用的語言）擴展新的功能和數據類型。Python也可用於可定製化軟體中的擴展程序語言。Python擁有動態類型系統和垃圾回收功能，能夠自動管理內存使用，並且其本身擁有一個巨大而廣泛的標准庫，提供了適用於各個主要系統平台的源碼或機器碼。

『叄』 如何在python列表中查找某個元素的索引

1、方法一： 利用數組自身的特性 a.index(target), 其中a是目標list，target是需要的下標對應的值。代碼如下：

2、分片：

分片用於截取某個范圍內的元素，通過:來指定起始區間（左閉右開區間，包含左側索引值對應的元素，但不包含右測索引值對應的元素）。

分片包括起始索引對應的元素，但不包括終止索引對應的元素，索引為正值時可以發生越界但只會取到最後一個元素。如果索引值為負值，則表示從最右邊元素開始，此時需避免索引越界。

『肆』 python怎麼把某行設為索引

主鍵是表中的一個或多個欄位，它的值用於惟一地標識表中的某一條記錄.且不能為空；
索引是對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構，只有當經常查詢索引列中的數據時，才需要在表上創建索引，使用索引可快速訪問資料庫表中的特定信息。
索引佔用磁碟空間，並且降低添加、刪除和更新行的速度。當然索引也有好處就是查詢速度快，它利還是大於弊的所以請慎重使用索引。

『伍』 Python 數據處理（二十四）—— 索引和選擇

如果你想獲取 'A' 列的第 0 和第 2 個元素，你可以這樣做:

這也可以用 .iloc 獲取，通過使用位置索引來選擇內容

可以使用 .get_indexer 獲取多個索引:

警告 ：

對於包含一個或多個缺失標簽的列表，使用 .loc 或 [] 將不再重新索引，而是使用 .reindex

在以前的版本中，只要索引列表中存在至少一個有效標簽，就可以使用 .loc[list-of-labels]

但是現在，只要索引列表中存在缺失的標簽將引發 KeyError 。推薦的替代方法是使用 .reindex() 。

例如

索引列表的標簽都存在

先前的版本

但是，現在

索引標簽列表中包含不存在的標簽，使用 reindex

另外，如果你只想選擇有效的鍵，可以使用下面的方法，同時保留了數據的 dtype

對於 .reindex() ，如果有重復的索引將會引發異常

通常，您可以將所需的標簽與當前軸做交集，然後重新索引

但是，如果你的索引結果包含重復標簽，還是會引發異常

使用 sample() 方法可以從 Series 或 DataFrame 中隨機選擇行或列。

該方法默認會對行進行采樣，並接受一個特定的行數、列數，或數據子集。

默認情況下， sample 每行最多返回一次，但也可以使用 replace 參數進行替換采樣

默認情況下，每一行被選中的概率相等，但是如果你想讓每一行有不同的概率，你可以為 sample 函數的 weights 參數設置抽樣權值

這些權重可以是一個列表、一個 NumPy 數組或一個 Series ，但它們的長度必須與你要抽樣的對象相同。

缺失的值將被視為權重為零，並且不允許使用 inf 值。如果權重之和不等於 1 ，則將所有權重除以權重之和，將其重新歸一化。例如

當應用於 DataFrame 時，您可以通過簡單地將列名作為字元串傳遞給 weights 作為采樣權重（前提是您要采樣的是行而不是列）。

sample 還允許用戶使用 axis 參數對列進行抽樣。

最後，我們還可以使用 random_state 參數為 sample 的隨機數生成器設置一個種子，它將接受一個整數（作為種子）或一個 NumPy RandomState 對象

當為該軸設置一個不存在的鍵時， .loc/[] 操作可以執行放大

在 Series 的情況下，這實際上是一個追加操作

可以通過 .loc 在任一軸上放大 DataFrame

這就像 DataFrame 的 append 操作

由於用 [] 做索引必須處理很多情況（單標簽訪問、分片、布爾索引等），所以需要一些開銷來搞清楚你的意圖

如果你只想訪問一個標量值，最快的方法是使用 at 和 iat 方法，這兩個方法在所有的數據結構上都實現了

與 loc 類似， at 提供了基於標簽的標量查找，而 iat 提供了基於整數的查找，與 iloc 類似

同時，你也可以根據這些索引進行設置值

如果索引標簽不存在，會放大數據

另一種常見的操作是使用布爾向量來過濾數據。運算符包括：

|(or) 、 &(and) 、 ~ (not)

這些必須用括弧來分組，因為默認情況下， Python 會將 df['A'] > 2 & df['B'] < 3 這樣的表達式評估為 df['A'] > (2 & df['B']) < 3 ，而理想的執行順序是 (df['A'] > 2) & (df['B'] < 3)

使用一個布爾向量來索引一個 Series ，其工作原理和 NumPy ndarray 一樣。

您可以使用一個與 DataFrame 的索引長度相同的布爾向量從 DataFrame 中選擇行

列表推導式和 Series 的 map 函數可用於產生更復雜的標准

我們可以使用布爾向量結合其他索引表達式，在多個軸上索引

iloc 支持兩種布爾索引。如果索引器是一個布爾值 Series ，就會引發異常。

例如，在下面的例子中， df.iloc[s.values, 1] 是正確的。但是 df.iloc[s，1] 會引發 ValueError 。