69_Pandas.DataFrame获取行号和列号

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了69_Pandas.DataFrame获取行号和列号。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

69_Pandas.DataFrame获取行号和列号

将讲解如何从pandas.DataFrame的行名和列名中获取行号和列号，以及如何从列元素的值中获取行名和行号。
下面对内容进行说明。

根据行名和列名获取行号和列号
- get_loc() 方法
  - 当行名和列名重复时
- 列表索引、列
从列元素值获取行名称和行号

如果想从行号或列号中获取行、列或元素的值，请参考下面的文章。

04_Pandas获取和修改任意位置的值（at,iat,loc,iloc）
28_Pandas通过index选择并获取行和列

以下面的 pandas.DataFrame 为例。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data/sample_pandas_normal.csv', index_col=0)

print(df)
#          age state  point
# name
# Alice     24    NY     64
# Bob       42    CA     92
# Charlie   18    CA     70
# Dave      68    TX     70
# Ellen     24    CA     88
# Frank     30    NY     57

根据行名和列名获取行号和列号

get_loc() 方法

有一个名为 get_loc() 的方法用于获取 pandas.DataFrame 的索引和列。

如果指定行名或列名作为参数，则将返回行号和列号。行号和列号都是从0开始的整数。行号是从索引中获取的。

print(df.index.get_loc('Alice'))
# 0

print(df.index.get_loc('Ellen'))
# 4

列号是从列中获得的。

print(df.columns.get_loc('age'))
# 0

print(df.columns.get_loc('point'))
# 2

无论哪种情况，对于不存在的名称都会发生 KeyError 错误。

# print(df.index.get_loc('XXX'))
# KeyError: 'XXX'

# print(df.columns.get_loc('XXX'))
# KeyError: 'XXX'

当行名和列名重复时

如果行名或列名重复，请小心。以下示例使用重复的行名称，但这同样适用于列名称。使用 rename() 方法更改行名称并准备重复的行名称。

01_Pandas.DataFrame的行名和列名的修改

df_dup = df.rename(index={'Charlie': 'Bob'})
print(df_dup)
#        age state  point
# name                   
# Alice   24    NY     64
# Bob     42    CA     92
# Bob     18    CA     70
# Dave    68    TX     70
# Ellen   24    CA     88
# Frank   30    NY     57

在这种情况下，get_loc()方法返回一个切片类型对象而不是行号。

print(df_dup.index.get_loc('Bob'))
# slice(1, 3, None)

print(type(df_dup.index.get_loc('Bob')))
# <class 'slice'>

添加更多重复的行名称。

df_dup.rename(index={'Ellen': 'Bob'}, inplace=True)
print(df_dup)
#        age state  point
# name                   
# Alice   24    NY     64
# Bob     42    CA     92
# Bob     18    CA     70
# Dave    68    TX     70
# Bob     24    CA     88
# Frank   30    NY     57

如果无法用切片表示，则它将是 bool 类型的 NumPy 数组 numpy.ndarray。

print(df_dup.index.get_loc('Bob'))
# [False  True  True False  True False]

print(type(df_dup.index.get_loc('Bob')))
# <class 'numpy.ndarray'>

slice 对象和 bool 类型数组都可以用于索引引用和 iloc 定位。 bool 类型数组也可以与 loc 一起使用。

04_Pandas获取和修改任意位置的值（at,iat,loc,iloc）
28_Pandas通过index选择并获取行和列

print(df_dup[df_dup.index.get_loc('Bob')])
#       age state  point
# name                  
# Bob    42    CA     92
# Bob    18    CA     70
# Bob    24    CA     88

print(df_dup.iloc[df_dup.index.get_loc('Bob'), 0])
# name
# Bob    42
# Bob    18
# Bob    24
# Name: age, dtype: int64

注意，对于索引，可以使用query()方法提取元素，而不需要使用get_loc()获取切片对象或bool类型数组。

print(df_dup.query('index == "Bob"'))
#       age state  point
# name                  
# Bob    42    CA     92
# Bob    18    CA     70
# Bob    24    CA     88

即使行名和列名重复，如果您想要获取行号和列号而不是切片对象或 bool 类型数组，请按如下所述列出索引和列。

列表索引、列

索引和列可以使用list()转换为标准Python列表（列表类型对象）。

l_index = list(df.index)
print(l_index)
# ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Ellen', 'Frank']

print(type(l_index))
# <class 'list'>

l_columns = list(df.columns)
print(l_columns)
# ['age', 'state', 'point']

print(type(l_columns))
# <class 'list'>

可以使用列表的 index() 方法获取索引（元素数量）。

print(l_index.index('Bob'))
# 1

如果行名称重复，您可以使用内置函数 enumerate() 和列表理解来获取索引列表。

l_index_dup = list(df_dup.index)
print(l_index_dup)
# ['Alice', 'Bob', 'Bob', 'Dave', 'Bob', 'Frank']

print([i for i, x in enumerate(l_index_dup) if x == 'Bob'])
# [1, 2, 4]

从列元素值获取行名称和行号

我们不会从行名和列名中获取行号和列号，而是向您展示如何从任意列的元素中获取相应的行名和行号。继续使用下面的 pandas.DataFrame 作为示例。

print(df)
#          age state  point
# name                     
# Alice     24    NY     64
# Bob       42    CA     92
# Charlie   18    CA     70
# Dave      68    TX     70
# Ellen     24    CA     88
# Frank     30    NY     57

可以使用 query() 方法根据任何列中元素的条件提取行。返回值是pandas.DataFrame。

print(df.query('state == "CA"'))
#          age state  point
# name                     
# Bob       42    CA     92
# Charlie   18    CA     70
# Ellen     24    CA     88

通过列出使用 query() 提取的 pandas.DataFrame 的索引，可以获得特定值的行名称列表。

print(list(df.query('state == "CA"').index))
# ['Bob', 'Charlie', 'Ellen']

如果仅提取一行，则同样适用。如果您想要行名称值而不是列表，只需获取索引的第一个元素 [0] 即可。

print(df.query('state == "TX"'))
#       age state  point
# name                  
# Dave   68    TX     70

print(list(df.query('state == "TX"').index))
# ['Dave']

print(df.query('state == "TX"').index[0])
# Dave

如果想获取行号而不是行名，请使用reset_index()将索引重置为从0开始的连续数字，然后执行相同的过程。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-790765.html

21_Pandas.DataFrame,重置Series的索引index(reset_index)

print(df.reset_index())
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70
# 3     Dave   68    TX     70
# 4    Ellen   24    CA     88
# 5    Frank   30    NY     57

print(list(df.reset_index().query('state == "CA"').index))
# [1, 2, 4]

print(list(df.reset_index().query('state == "TX"').index))
# [3]

print(df.reset_index().query('state == "TX"').index[0])
# 3