Pandas DataFrame.index 属性有什么作用?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/10/11 22:52:17
DataFrame 是一种 Pandas 数据结构，用于在二维空间中存储带标签的数据。标签可以是任何内容，例如文本数据、整数值和时间序列。通过使用这些标签，我们可以访问给定 DataFrame 的元素，也可以进行数据操作。
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"索引"。属性。
示例 1
在本例中，我们将 index 属性应用于 Pandas DataFrame，以获取行索引标签。
# 导入 Pandas 包
import pandas as pd
# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(list('abcdef'), columns=['Col1'])
print("DataFrame:")
print(df)
# 获取索引标签
result = df.index
print("Output:")
print(result)
输出
输出如下所示 −
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，我们还没有初始化此示例的索引标签。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)，这些标签显示在上面的输出块中。
示例 2
现在，让我们通过将标签列表发送到 DataFrame.index 属性"df.index"来更新自动创建的行索引值。
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(list('abcdef'), columns=['Col1'])
print("DataFrame:")
print(df)
# 设置索引标签
df.index = [10, 11, 12, 13, 14, 15]
print("索引值已更新:")
print(df)
输出
输出如下 −
DataFrame: Col1 0 a 1 b 2 c 3 d 4 e 5 f 索引值已更新: Col1 10 a 11 b 12 c 13 d 14 e 15 f
行索引标签从 RangeIndex 值更新为 [10, 11, 12, 13, 14, 15]。
