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有人能指出我的链接或解释大熊猫索引的好处吗？我经常处理表并根据列加入它们,这个加入/合并过程似乎无论如何重新索引事物,所以考虑到我认为不需要,应用索引标准有点麻烦.

有关索引的最佳实践的任何想法？

从熊猫文档中,我收集到了独特值的索引使得某些操作有效,并且偶尔会容忍非唯一索引.

从外部来看,看起来不是非独特的指数以任何方式被利用.例如,以下ix查询足够慢,似乎正在扫描整个数据帧

In [23]: import numpy as np
In [24]: import pandas as pd
In [25]: x = np.random.randint(0, 10**7, 10**7)
In [26]: df1 = pd.DataFrame({'x':x})
In [27]: df2 = df1.set_index('x', drop=False)
In [28]: %timeit df2.ix[0]
1 loops, best of 3: 402 ms per loop
In [29]: %timeit df1.ix[0]
10000 loops, best of 3: 123 us per loop

(我意识到这两个ix查询不会返回相同的东西 - 它只是一个调用ix非唯一索引的示例显得慢得多)

有没有办法哄骗熊猫使用更快的查找方法,如二元搜索非唯一和/或排序索引？