获取dataframe行索引

可以使用 `df.index` 来获取 DataFrame 的行索引，其中 `df` 是你的 DataFrame 对象。这会返回一个 pandas.Index 对象，它包含了所有行的标签。例如：

import pandas as pd

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

# 获取索引
print(df.index)

运行结果为：

Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

这表示 DataFrame 中有三行，标签分别是 `'a'`、`'b'` 和 `'c'`。

相关问题

怎样获取dataframe行索引

在 pandas 中，可以使用 `index` 属性获取 DataFrame 的行索引。例如，如果有一个名为 `df` 的数据帧，可以使用以下方式获取行索引：

df.index

这将返回一个 pandas Index 对象，其中包含所有行的标签。您可以将其转换为一个列表：

list(df.index)

或者，您可以通过将其转换为一个 numpy 数组来获取行索引：

df.index.values

获取dataframe列索引

可以使用`df.columns`获取dataframe的列索引，返回一个Index对象，可以使用`.tolist()`方法将其转换为list。例如：

import pandas as pd

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