pandas按行名取列值

在 Pandas 中，可以使用 loc 方法按照行名取列值。例如，假设你有一个名为 df 的 DataFrame，其中行名为 index_col，列名为 column_name，那么可以使用以下代码按照行名 index_col 取出列名为 column_name 的列值：

df.loc['index_col', 'column_name']

如果你想一次取出多个行的某个列值，可以使用一个列表传递多个行名：

df.loc[['index_col_1', 'index_col_2'], 'column_name']

相关问题

pandas 复制行名

要复制行名，可以使用 `index` 属性。可以使用 `copy` 方法创建一个数据框的副本，并复制行名。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 复制行名
df_copy = df.copy()
row_names = df_copy.index.tolist()

print(row_names)

这将打印出数据框 `df` 的行名列表。你可以在需要的地方使用这个列表。

pandas设置行名

要在Pandas中设置行名，可以使用`index`属性来为DataFrame或Series对象的行分配名称。

对于DataFrame对象，可以使用`rename()`方法来设置行名称。例如，假设我们有一个名为`df`的DataFrame对象，我们可以使用以下代码为行分配名称：

df = df.rename(index={0: '行1', 1: '行2', 2: '行3'})

这将把索引为0的行名称设置为"行1"，索引为1的行名称设置为"行2"，以此类推。

对于Series对象，可以使用`rename_axis()`方法来设置行名称。例如，假设我们有一个名为`s`的Series对象，我们可以使用以下代码为行分配名称：

s = s.rename_axis('行名')

这将把Series对象的行名称设置为"行名"。

请注意，以上示例中的名称仅作为示例，你可以根据实际需求自定义行名称。