获取dataframe 内容的索引

要获取 DataFrame 内容的索引，可以使用 `index` 属性。例如，假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，你可以使用 `df.index` 来获取该 DataFrame 的索引。这将返回一个 Pandas Index 对象，其中包含 DataFrame 中所有行的标签。你可以使用 `.tolist()` 方法将 Index 对象转换为列表。例如：

import pandas as pd

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

# 获取索引并转换为列表
index_list = df.index.tolist()

print(index_list)  # 输出 ['a', 'b', 'c']

相关问题

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']

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'`。