Pandas 如何通过列名获取列索引

在本文中，我们将介绍Pandas中如何通过列名获取列索引的方法。在使用Pandas分析数据时，我们通常需要获取不同列的某些信息。有时候我们需要获取列名，还有时候我们需要列索引。虽然这两种方法的使用情况不同，但都是非常重要的。

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Pandas的基础知识

在介绍如何获取列索引之前，我们必须了解Pandas中关于数据结构的基本知识。Pandas有两种主要的数据结构：Series和DataFrame。Series类似于一维数组，而DataFrame则类似于二维表格。每列数据可以是不同的数据类型，如字符串、整数、浮点数等。

在Pandas数据结构中，每列都有一个列名和一个列索引。列名可以使用Pandas的内置方法.columns获取。而获取列索引需要我们另外操作。

获取列索引的方法

获取列索引索值的方法有多种。下面将介绍三种较为常见的方法。

使用索引函数get_loc()

get_loc方法是一种快速方法，它返回被查找对象的位置（位置是编程语言中的索引）。我们可以把这个方法用在columns属性上，从而通过列名获取列索引。

下面是一个例子：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 通过名字获取列索引
print(data.columns.get_loc("Name"))

这个程序将通过列名返回Name列的索引。

使用列表表达式

另一种获取列索引的方法是通过列表表达式来进行查找。这需要我们对每一列进行枚举操作，例如：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用列表表达式
print([i for i,x in enumerate(data.columns) if x == "Name"][0])

这个程序使用了列表表达式，并返回Name列的索引。

使用 查询模块query()

Pandas还有一个查询模块( query() )，它将整个列和查询条件的字符串作为输入。

下面是一个例子：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 通过查询模块来获取列索引
print(list(data.query("Name == 'Name'").columns)[0])

这个程序将通过查询模块来返回Name列的索引。

总结

通过上述三种方法，我们可以很容易地通过列名获取列索引，并用来分析和处理Pandas数据结构。这些方法并不复杂，但却非常实用。如果你正在使用Pandas来分析数据，这些方法将会成为你的日常工具之一。