Pandas中获取数据行的索引

在本文中，我们将介绍如何在Pandas中获取数据行的索引。当我们在对数据进行分析时，往往需要对数据进行一些操作。而在操作中，如果能够获取并保存数据行的索引，那么对于后续分析也会更加方便和快捷。

什么是Pandas

Pandas是Python语言下的一个数据处理库，是NumPy的升级版本，可以快速、轻松地处理结构化数据。Pandas将数据按照行和列处理成一个二维表格，类似于Excel。

获取数据行的索引

在Pandas中，我们可以通过以下方式获取数据行的索引：

1. 使用iloc

iloc是Pandas中一种根据整数位置进行索引的方法。我们可以使用iloc方法将DataFrame中指定位置的数据行索引提取出来。如下所示：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.iloc[1])

以上代码的输出结果为：

A    2
B    7
C    12
Name: 1, dtype: int64

在以上代码中，我们使用iloc方法获取了index为1的数据行，并将其输出。可以看到，这个输出结果除了数据列之外，还包含了这个数据行的索引值（即Name:1）。

2. 使用loc

loc是Pandas中一种根据索引标签进行索引的方法。我们可以使用loc方法将DataFrame中指定标签的数据行索引提取出来。如下所示：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}

df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['A'])

print(df.loc[2])

以上代码的输出结果为：

B     7
C    12
Name: 2, dtype: int64

在以上代码中，我们使用了set_index方法将A列设置为了索引，并使用loc方法获取A列为2的数据行，并将其输出。

3. 使用ix

ix是Pandas中一种对混合索引的支持方法。我们可以使用ix方法将DataFrame中指定混合位置或者混合标签的数据行索引提取出来。如下所示：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}

df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['A'])

print(df.ix[2])

以上代码的输出结果为：

B     7
C    12
Name: 2, dtype: int64

在以上代码中，我们使用了set_index方法将A列设置为了索引，并使用ix方法获取A列为2的数据行，并将其输出。

4. 使用iloc和loc混合

我们还可以使用iloc和loc混合的方式获取数据行索引。如下所示：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}

df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(['A'])

print(df.iloc[df.index.get_loc(2)])

以上代码的输出结果为：