pandas 获取行号

要获取pandas中行的行号，可以使用`.index`属性或`.reset_index()`方法。

使用`.index`属性可以返回一个包含行号的索引对象。示例如下:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6]})

row_index = df.index
print(row_index)

输出:

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

另一种方法是使用`.reset_index()`方法，它将为DataFrame添加一个新的默认整数索引列。示例如下:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6]})

df_with_index = df.reset_index()
print(df_with_index)

输出:

   index  A  B
0      0  1  4
1      1  2  5
2      2  3  6

在上面的示例中，`index`列包含了原始DataFrame的行号。

相关问题

pandas 获取当前行号

要获取 pandas DataFrame 中当前行的行号，可以使用 iloc 函数。以下是样例代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})
row_num = 1 # 获取第2行的行号
print(df.iloc[row_num].name)

输出：

1

这里使用 `iloc` 选择第2行（下标从0开始），然后通过 `name` 属性获取该行的行号。

pandas 行号

在 Pandas 中，行通常使用索引标签（Index Label）或整数位置（Integer Position）来引用。如果你想获取行的整数位置，可以使用 iloc 属性。例如，下面的代码将返回 DataFrame 中第 5 行的数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
row_num = 4 # 行号从0开始计数
row_data = df.iloc[row_num]
print(row_data)

如果你想获取行的索引标签，可以使用 loc 属性，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', index_col='id')
row_label = 'abc123' # 指定行的索引标签
row_data = df.loc[row_label]
print(row_data)

在这个例子中，我们指定行的索引标签为 'abc123'，然后使用 loc 属性返回该行的数据。请注意，行号从 0 开始计数，而行的索引标签可以是任意类型的值。