获取索引号 pandas 数据框 - Python

在pandas数据框中，每个行都有一个索引号，有时候我们需要获取这个索引号。

以下是几种获取索引号的方法：

1. 通过 .iloc 方法获取索引号

.iloc 方法通过行列的整数位置（从 0 开始）获取数据框中的值。我们可以使用 .iloc 方法来获取索引号。

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Micky', 'Minnie'], 'age': [25, 30, 20, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
# 设置索引为'name'
df.set_index('name', inplace=True)

# 获取第一行的索引号
index_num = df.iloc[0].name
print('第一行的索引号为:', index_num)

输出为:

第一行的索引号为: Tom

2. 通过 .index 方法获取所有索引号

我们可以使用 .index 方法来获取所有索引号。该方法返回一个包含所有行索引的列表。

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Micky', 'Minnie'], 'age': [25, 30, 20, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
# 设置索引为'name'
df.set_index('name', inplace=True)

# 获取所有索引号
index_nums = df.index.tolist()
print('所有索引号为:', index_nums)

输出为:

所有索引号为: ['Tom', 'Jerry', 'Micky', 'Minnie']

3. 通过 .loc 方法获取某个索引号对应的行数据

.loc 方法通过行列的值获取数据框中的值。我们可以使用 .loc 方法来获取某个索引号对应的行数据。

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Micky', 'Minnie'], 'age': [25, 30, 20, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
# 设置索引为'name'
df.set_index('name', inplace=True)

# 获取'Tom'对应的行数据
row_data = df.loc['Tom']
print('Tom对应的行数据为:', row_data)

输出为:

Tom对应的行数据为:
age    25
Name: Tom, dtype: int64

这就是获取索引号 pandas 数据框的几种方法。可以根据需要选择合适的方法来获取索引号。