获取pandas.core.frame.DataFrame的索引

在 Pandas 中，使用 `df.index` 可以获取 DataFrame 的索引，返回一个 Index 类型的对象。它可以用于获取、修改和重设 DataFrame 的索引，也可以用于判断 DataFrame 中是否包含某个索引。

例如，创建一个简单的 DataFrame，并获取它的索引：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'gender': ['F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.index)

输出结果为：

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

在这个例子中，我们创建了一个包含三个行和三个列的 DataFrame，然后使用 `df.index` 获取了它的索引。由于我们没有显式地指定索引，因此 Pandas 会默认使用从 0 开始的整数索引。

如果需要将 DataFrame 的某一列设置为索引，可以使用 `set_index()` 方法：

df.set_index('name', inplace=True)
print(df.index)

输出结果为：

Index(['Alice', 'Bob', 'Charlie'], dtype='object', name='name')

在这个例子中，我们将 DataFrame 的 'name' 列设置为索引，然后使用 `df.index` 获取了它的索引。可以看到，此时索引的类型为 Index，而且它的值为 'name' 列中的三个元素。

需要注意的是，Index 类型的对象与列表或数组类型的对象有些不同，它具有一些特殊的属性和方法。例如，它是不可变的（immutable），不能直接修改其中的元素；它还支持一些集合操作，如并集、交集和差集等。