如何在Pandas数据框架中获得行/索引名称

在分析实际数据集时，这些数据集的大小往往非常巨大，我们可能需要获得行或索引名称，以便执行某些操作。

让我们来讨论一下如何在Pandas数据框架中获取行名。

首先，让我们用nba.csv创建一个简单的数据框架

# Import pandas package 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
    
# calling head() method  
# storing in new variable 
data_top = data.head(10) 
    
# display 
data_top

现在，让我们尝试从上述数据集中获取行名。

方法#1：简单地迭代索引

# Import pandas package 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
data = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# calling head() method  
# storing in new variable 
data_top = data.head() 
    
# iterating the columns
for row in data_top.index:
    print(row, end = " ")

输出:

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

方法#2：使用带有数据框架对象的行

# Import pandas package 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
data = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# calling head() method  
# storing in new variable 
data_top = data.head() 
    
# list(data_top) or
list(data_top.index)

输出:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

方法#3： index.values方法返回一个数组的索引。

# Import pandas package 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
data = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# calling head() method  
# storing in new variable 
data_top = data.head() 
    
list(data_top.index.values)

输出:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

方法四：使用tolist()方法，用给定的索引列表的值。

# Import pandas package 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
data = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# calling head() method  
# storing in new variable 
data_top = data.head() 
    
list(data_top.index.values.tolist())

输出:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

方法#5：计算数据框架中的行数

由于我们使用head()方法只加载了数据框架最上面的10行，让我们先验证一下总的行数。

# iterate the indices and print each one
for row in data.index:
    print(row, end= " ")

输出:
如何在Pandas数据框架中获得行/索引名称

现在，让我们打印索引的总计数。

# Import pandas package 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
data = pd.read_csv("nba.csv") 
  
row_count = 0
  
# iterating over indices
for col in data.index:
    row_count += 1
  
# print the row count
print(row_count)

输出: