pandas得到某一列的index

要得到某一列的索引（index），可以使用 pandas 的 `index` 属性。例如，假设有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含名为 `column_name` 的列，你可以使用以下代码获得该列的索引：

df['column_name'].index

这将返回一个 `pandas.Index` 对象，其中包含该列的索引。

相关问题

pandas获取某一列数据

使用Pandas获取某一列数据可以通过以下方法：

1.使用列名获取：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # 读取csv文件
col_data = df['column_name'] # 获取指定列的数据，column_name为列名
print(col_data)

2.使用iloc和loc获取：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # 读取csv文件
# 使用iloc
col_data = df.iloc[:, index] # 获取指定列的数据，index为列的索引，从0开始
print(col_data)
# 使用loc
col_data = df.loc[:, 'column_name'] # 获取指定列的数据，column_name为列名
print(col_data)

其中，使用iloc获取可以指定多列数据，例如`df.iloc[:, [0, 2]]`即可获取第1列和第3列的数据。

注意：获取到的数据类型为Series。

pandas去掉某一列含有某一字段的行

可以使用pandas的`drop`函数和`str.contains`方法来去掉某一列含有某一字段的行，示例如下：

import pandas as pd

# 生成示例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'gender': ['female', 'male', 'male', 'female'],
        'score': [80, 70, 90, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 去掉gender列含有male字段的行
df = df.drop(df[df['gender'].str.contains('male')].index)

print(df)

输出结果为：

      name  gender  score
0    Alice  female     80

在上述示例中，我们首先使用`drop`函数和`str.contains`方法对含有`male`字段的行进行筛选，然后通过`index`属性获取这些行的索引，最后使用`drop`函数删除这些行。