怎么获取dataframe的行索引值

可以使用`dataframe.index.values`来获取dataframe的行索引值。例如，假设有一个名为df的dataframe，可以使用以下代码获取行索引值：

row_index_values = df.index.values
print(row_index_values)

这将打印出一个ndarray，包含该dataframe的所有行索引值。

相关问题

DataFrame取消索引值

您可以使用reset_index()函数来取消DataFrame的索引值。该函数将把索引值作为一个名称为“index”的新列添加到DataFrame中，然后重新设置索引值。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': [25, 30, 35],
                   'gender': ['F', 'M', 'M']})

# 显示原始的DataFrame
print("原始的DataFrame：")
print(df)

# 取消索引值
df = df.reset_index()

# 显示取消索引值后的DataFrame
print("\n取消索引值后的DataFrame：")
print(df)

输出结果为：

原始的DataFrame：
      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M

取消索引值后的DataFrame：
   index     name  age gender
0      0    Alice   25      F
1      1      Bob   30      M
2      2  Charlie   35      M

返回指定的dataframe行索引的编号

要返回指定的DataFrame行索引的编号，可以使用pandas.DataFrame.index.get_loc()方法。该方法接受一个参数，即要查找的行索引值，然后返回该行索引在DataFrame中的位置（即行号）。

例如，如果df是一个DataFrame对象，我们想要查找行索引为'foo'的行在DataFrame中的位置，可以这样做：

row_index = df.index.get_loc('foo')

这将返回一个整数值，表示行索引为'foo'的行在DataFrame中的位置。注意，如果行索引不存在于DataFrame中，将会引发KeyError异常。