在 Pandas DataFrame 中查找项目的索引 - Python

当处理Pandas DataFrame时，查找项目的索引是一项重要的任务。通过索引，我们可以在DataFrame中方便地访问和修改数据。

下面将介绍如何在Pandas DataFrame中查找项目的索引。

.loc[] 方法

.loc[]方法是一种强大的方法，可以通过索引或标签查找DataFrame或Series中的一部分。

通过行和列的标签来查找项目的索引

我们可以使用.loc[]方法通过行和列标签来查找项目的索引。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 查找标签为'a'和列标签为'B'的项目索引
idx = df.loc['a', 'B']

# 输出项目索引
print(idx)

输出如下：
4

通过行索引查找项目的索引

我们还可以使用.loc[]方法通过行索引查找项目的索引。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 查找行索引为'a'的项目索引
idx = df.loc['a']

# 输出项目索引
print(idx)

输出如下：
A    1
B    4
Name: a, dtype: int64

.iloc[] 方法

.iloc[]方法是另一种强大的方法，可以通过整数位置来查找DataFrame或Series中的一部分。

通过行和列的位置来查找项目的索引

我们可以使用.iloc[]方法通过行和列位置来查找项目的索引。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 查找行位置为0和列位置为1的项目索引
idx = df.iloc[0, 1]

# 输出项目索引
print(idx)

输出如下：
4

通过行位置来查找项目的索引

我们还可以使用.iloc[]方法通过行位置来查找项目的索引。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 查找行位置为0的项目索引
idx = df.iloc[0]

# 输出项目索引
print(idx)

输出如下：
A    1
B    4
Name: a, dtype: int64

以上就是在Pandas DataFrame中查找项目的索引的方法。 .loc[]方法和.iloc[]方法都非常强大，可以满足我们大多数情况下的需求。