pandas.DataFrame.index#

DataFrame.index#

DataFrame 的索引（行标签）。

DataFrame 的索引是一系列用于标识每一行的标签。这些标签可以是整数、字符串或任何其他可哈希类型。索引用于基于标签的访问和对齐，可以通过此属性进行访问或修改。

返回:

pandas.Index: DataFrame 的索引标签。

参见

DataFrame.columns: DataFrame 的列标签。
DataFrame.to_numpy: 将 DataFrame 转换为 NumPy 数组。

例子

>>> df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Aritra'],
...                    'Age': [25, 30, 35],
...                    'Location': ['Seattle', 'New York', 'Kona']},
...                   index=([10, 20, 30]))
>>> df.index
Index([10, 20, 30], dtype='int64')

在这个例子中，我们创建了一个包含3行3列的DataFrame，包括姓名、年龄和位置信息。我们将索引标签设置为整数10、20和30。然后，我们访问DataFrame的`index`属性，该属性返回一个包含索引标签的`Index`对象。

>>> df.index = [100, 200, 300]
>>> df
    Name  Age Location
100  Alice   25  Seattle
200    Bob   30 New York
300  Aritra  35    Kona

在这个例子中，我们通过将新标签列表分配给 index 属性来修改 DataFrame 的索引标签。然后，DataFrame 用新标签更新，输出显示修改后的 DataFrame。