pandas dataframe index

Pandas DataFrame 的索引（index）是用于标识和访问每行数据的标签。索引可以是整数、字符串、日期等类型。

以下是一些常见的操作和用法：

1. 获取索引：通过 `index` 属性可以获取 DataFrame 的索引。

import pandas as pd

# 创建一个带有自定义索引的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])

# 获取索引
print(df.index)

输出：

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

2. 重置索引：使用 `reset_index()` 方法可以将索引重置为默认的整数索引。

import pandas as pd

# 创建一个带有自定义索引的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])

# 重置索引
df_reset = df.reset_index()
print(df_reset)

输出：

  index  A  B
0     a  1  4
1     b  2  5
2     c  3  6

3. 设置索引：使用 `set_index()` 方法可以设置一个或多个列作为新的索引。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 设置索引
df_set_index = df.set_index('A')
print(df_set_index)

输出：

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

在这个示例中，我们创建了一个带有自定义索引的 DataFrame，并演示了获取索引、重置索引和设置索引的方法。请根据你的需求选择适合的方法来操作 DataFrame 的索引。