python dataframe 获得某列的index
时间: 2024-01-19 21:42:19 浏览: 21
你可以使用 `pandas.DataFrame.index` 属性来获取某列的索引。
例如,假设你有一个 `df` 数据框,其中有两列 `col1` 和 `col2`,你可以使用以下代码获取 `col1` 列的索引:
```python
index_col1 = df['col1'].index
```
这将返回一个 `pandas.Index` 对象,其中包含了 `col1` 列的索引。
相关问题
python遍历dataframe某一列
可以使用for循环遍历DataFrame的某一列,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 遍历列A
for value in df['A']:
print(value)
```
输出:
```
1
2
3
```
也可以使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行,然后取出某一列的值,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 遍历每一行,取出列A的值
for index, row in df.iterrows():
print(row['A'])
```
输出:
```
1
2
3
```
python dataframe指定索引列
若你在使用 `pandas` 的 `DataFrame` 时想要指定某一列作为索引列,可以使用 `set_index()` 方法。例如,假设有一个名为 `df` 的 `DataFrame`,你想要将其中的 `id` 列作为索引列,则可以使用以下代码:
```python
df.set_index('id', inplace=True)
```
这将把 `id` 列作为索引列,并将修改应用到原始的 `DataFrame` 中(`inplace=True` 参数表示原地修改)。