DataFrame索引
时间: 2023-11-03 11:55:05 浏览: 46
DataFrame索引是用于标识和访问数据框中行或列的标签。在Pandas中,可以使用不同类型的索引来创建DataFrame,包括整数、标签、日期等。
默认情况下,DataFrame会使用整数索引作为行索引,从0开始递增。可以通过设置`index`参数来指定自定义的行索引。例如:
```python
import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
```
上述代码创建了一个DataFrame,并指定了行索引为`'a'`、`'b'`和`'c'`。
除了行索引,DataFrame还有列索引,它表示数据框中每一列的标签。可以使用`columns`参数来指定自定义的列索引。例如:
```python
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'], columns=['Name', 'Age', 'City'])
```
上述代码创建了一个DataFrame,并指定了列索引为`'Name'`、`'Age'`和`'City'`。
一旦DataFrame创建完成,可以使用索引来访问数据框中的特定行或列。例如:
```python
# 访问特定行
row_a = df.loc['a']
# 访问特定列
column_name = df['Name']
```
以上代码分别使用行索引和列索引来获取数据框中的特定行和列的内容。