pandas DataFrame.index 属性的作用是什么？

DataFrame 是 pandas 的一种数据结构，用于存储带标签的二维数据，标签可以是文本数据、整数值和时间序列等。 通过这些标签，我们可以访问给定 DataFrame 的元素，并进行数据操作。

在 pandas.DataFrame 中，行标签称为索引。如果要单独获取索引标签，可以使用 pandas.DataFrame 的“index”属性。

示例 1

在这个例子中，我们将 index 属性应用于 pandas DataFrame 以获取行索引标签。

# importing pandas package
import pandas as pd

# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(list('abcdef'), columns=['Col1'])

print("DataFrame:")
print(df)

# get the index labels
result = df.index
print("Output:")
print(result)

输出

输出如下：

DataFrame:
  Col1
0    a
1    b
2    c
3    d
4    e
5    f
Output:

RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)

在创建 DataFrame 对象时，我们没有为本例初始化索引标签。因此，pandas.DataFrame 构造函数自动提供了范围索引值。

index 属性访问了自动创建的行索引标签（RangeIndex 值），这些值显示在上面的输出块中。

示例 2

现在，让我们通过向 DataFrame.index 属性“df.index”发送标签列表来更新自动创建的行索引值。

# importing pandas package
import pandas as pd

# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(list('abcdef'), columns=['Col1'])
print("DataFrame:")
print(df)

# set the index labels
df.index = [10, 11, 12, 13, 14, 15]
print("Index values are Updated:")
print(df)

输出

输出如下：

DataFrame:
   Col1
0    a
1    b
2    c
3    d
4    e
5    f

Index values are Updated:
   Col1
10    a
11    b
12    c
13    d
14    e
15    f

行索引标签已从 RangeIndex 值更新为 [10, 11, 12, 13, 14, 15]。

Gireesha Devara

更新于：2022年3月8日

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