pandas 返回索引|极客教程

pandas 返回索引

在使用 pandas 进行数据处理和分析时，经常需要获取 DataFrame 或 Series 的索引，以便进一步操作或分析数据。本文将详细介绍如何在 pandas 中返回索引，并给出一些实际示例。

返回整个索引

首先，我们可以使用 index 属性来获取 DataFrame 或 Series 的索引，该属性返回一个 Index 对象，其中包含索引的所有信息。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

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

# 返回整个索引
index = df.index
print(index)

运行以上代码，输出为：

RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

这里我们创建了一个简单的 DataFrame，并通过 index 属性返回了整个索引。在这个示例中，RangeIndex 表示索引是一个整数范围，从 0 到 4。

返回索引值

除了返回整个索引对象，我们还可以使用 values 属性返回索引的值，这在需要获取索引值的具体内容时非常有用。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个 Series
data = [10, 20, 30, 40, 50]
index = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
s = pd.Series(data, index=index)

# 返回索引值
index_values = s.index.values
print(index_values)

运行以上代码，输出为：

['A' 'B' 'C' 'D' 'E']

在这个示例中，我们创建了一个带有自定义索引的 Series，并通过 index.values 返回了索引的具体值。这里的结果是一个包含索引值的 Numpy 数组。

返回特定位置的索引值

有时，我们需要获取特定位置的索引值。在 pandas 中，我们可以直接通过索引位置的方法来实现这一点。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个 Series
data = [10, 20, 30, 40, 50]
index = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
s = pd.Series(data, index=index)

# 返回特定位置的索引值
index_value = s.index[2]
print(index_value)

运行以上代码，输出为：

在这个示例中，我们创建了一个带有自定义索引的 Series，并通过 s.index[2] 获取了索引位置为 2 的索引值。这里我们得到了索引值为 ‘C’。

返回指定条件的索引

有时，我们需要根据一定条件过滤索引，只获取符合条件的索引。在 pandas 中，可以通过布尔索引来实现这一点。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个 Series
data = [10, 20, 30, 40, 50]
index = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
s = pd.Series(data, index=index)

# 返回指定条件的索引
condition = s > 30
filtered_index = s.index[condition]
print(filtered_index)

运行以上代码，输出为：