python以第一列为索引列_关于python：查找以列表形式存在的列元素的数据框索引的最快方法...

可以使用pandas库中的`Index.get_indexer`方法来查找列表中元素在索引中的位置。具体实现方法如下：

假设有一个名为`df`的数据框，第一列为索引列，我们要查找列表`lst`中元素在索引中的位置，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 假设df为数据框，lst为列表
idx = df.index.get_indexer(lst)

这样，`idx`就是一个列表，包含了每个元素在索引中的位置。如果元素不在索引中，对应位置为`-1`。

相关问题

python pandas.read_csv自定义列索引

可以使用`pandas.read_csv()`方法的`header`参数来指定自定义列索引。

例如，如果CSV文件中的第一行是列名而不是数据，则可以使用以下代码来指定列索引：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', header=0) # 指定第一行为列索引
print(df.head())

如果CSV文件中没有列名，则可以使用以下代码来指定列索引：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv', header=None, names=['col1', 'col2', 'col3'])  # 自定义列名
print(df.head())

在上面的代码中，`header=None`告诉`pandas.read_csv()`方法不要将第一行作为列索引，而`names`参数指定了列索引的名称。您可以根据需要添加或删除列索引的名称。

用python的akshare将ak.macro_china_exports_yoy()内的索引提取成年月日的列表

可以使用以下代码将ak.macro_china_exports_yoy()内的索引提取成年月日的列表：

import akshare as ak
import pandas as pd

# 获取数据
data = ak.macro_china_exports_yoy()

# 将索引转换成日期格式
date_index = pd.to_datetime(data.index, format='%Y%m')

# 将日期格式转换成年月日格式
date_list = [d.strftime('%Y-%m-%d') for d in date_index]

# 输出结果
print(date_list)