python 返回查询出来的数据在数据框中的行索引
时间: 2023-09-04 17:08:50 浏览: 43
在Python中,可以使用pandas库来操作数据框。如果你已经查询出了数据并存储在一个数据框中,可以使用dataframe.index属性来获取数据在数据框中的行索引。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})
# 查询年龄大于等于30的行
query_result = df[df['age'] >= 30]
# 获取查询结果在数据框中的行索引
query_result_index = query_result.index
print(query_result_index)
```
输出结果为:
```
Int64Index([1, 2], dtype='int64')
```
这个结果表示查询结果在数据框中的行索引为1和2。
相关问题
python中如何对数据框,排除等于0的所有行
假设你使用的是pandas库,可以使用以下代码来排除数据框中所有等于0的行:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 0, 4], 'B': [0, 0, 7, 8], 'C': [0, 0, 0, 0]})
# 使用布尔索引来选择不等于0的行
df = df[(df != 0).all(1)]
print(df)
```
这个代码将会输出一个新的数据框,其中所有等于0的行都被排除了。输出结果如下:
```
A B C
1 2 0 0
3 4 8 0
```
在这个代码中,`(df != 0)`将会返回一个布尔类型的数据框,表示每个元素是否等于0。然后,使用`all(1)`将会返回一个布尔类型的Series对象,表示每一行是否所有元素都不等于0。最后,使用这个布尔类型的Series对象来选择不等于0的行。
python如何给数据框添加新索引
在Python中,可以使用`set_index()`方法添加新的索引。该方法将一个或多个列转换为新的索引,并返回一个新的数据框。例如,假设我们有一个名为`df`的数据框,其中包含`ID`和`Name`两列,我们想将`ID`列设置为新的索引,则可以使用以下代码:
```
df = df.set_index('ID')
```
如果想要同时设置多个列作为新的索引,可以传递一个列名列表作为参数:
```
df = df.set_index(['ID', 'Name'])
```
这样将会创建一个多级索引。