python获取DATAFRAME数据的行索引

要获取DataFrame数据的行索引，可以使用DataFrame的index属性。以下是获取行索引的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Bob'],
        'Age': [28, 32, 25, 41],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取行索引
row_index = df.index
print(row_index)

输出结果将是一个`RangeIndex`对象，表示DataFrame的行索引：

RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

如果你想要将行索引保存为一个列表，可以使用`tolist()`方法：

row_index_list = df.index.tolist()
print(row_index_list)

输出结果将是一个包含行索引值的列表：

[0, 1, 2, 3]

希望这可以帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

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import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 打乱行索引
df = df.sample(frac=1, random_state=42)

print(df)

输出结果：

   A  B  C
b  2  5  8
c  3  6  9
a  1  4  7

注意，这里的random_state参数是为了保证每次运行代码得到的结果都是一样的。如果不需要保证结果一致，可以不指定该参数。

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import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 打乱行索引
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  2  5  8
1  1  4  7
2  3  6  9

注意，sample函数默认是随机采样，如果需要完全打乱行索引，需要将frac参数设置为1。reset_index函数用于重置行索引。