【项目实战】自监控-09-DataFrame索引操作（上篇）

系统：Windows 7

语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64

编辑器：pycharm-community-2016.3.2

这个系列主要是实际在做项目的一个笔记

自监控项目，主要是对采集的质量监控数据做的一个实时预警

今天继续讲讲如何从DataFrame获取索引信息

主要涉及：

index

，

columns

Part 1：构建一个DataFrame

一个

DataFrame

可以看成一个二维表格，不过这个二维表格有行标题也有列标题，而且每类标题可能不止一级

示例中由一个字典构建一个DataFrame

通过

index

参数指定行名称

import pandas as pd

dict1 = {"a": [1, 3, 5, 6], "b": [11, 12, 15, 16],
"c": [22, 27, 29, 30], "d": [82, 87, 89, 80]}

df = pd.DataFrame(dict1, index=["x", "y", "z", "q"])
print("df= \n", df)

运行结果

Part 2：获取行索引列索引信息

使用

index

属性获取行索引信息，使用

values

将索引对象转化为列表

使用

columns

属性获取列索引信息，使用

values

将索引对象转化为列表

注意

columns

为复数

index_ = df.index
print("\nindex=", index_.values)
print(type(index_))

column_ = df.columns
print("\ncolumn=", column_.values)
print(type(column_))

运行结果

Part 3：获取某一索引相对位置

获取某一索引在该索引类中的位置，第一位为0

涉及方法

get_loc

index_ = df.index
column_ = df.columns

print("\n")
xloc = index_.get_loc("z")
print("行索引 z 的位置=", xloc)
yloc = column_.get_loc("d")
print("列索引 d 的位置=", yloc)

运行结果



以上为本次的学习内容，下回见

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