从Pandas数据框中获取索引值

Question

我有一个Pandas数据框（countries），需要获取特定的索引值。（比如索引2 => 我需要日本）

我使用了iloc，但是我得到的数据是 (7.542)

return countries.iloc[2]
7.542

- beshr

---

你确定它是一个系列（series），而不是一个数据帧（dataframe）吗？ - Umar.H

也许混淆的原因在于数据框中的每一列都是一个序列。@beshr，您是在操作数据框中的一列（或多列），还是直接处理数据框？ - Kaleb Coberly

Downvote。由于编辑队列已满：标题非常模糊。您想从df的选定索引中获取值。有人可能会将标题解读为搜索给定df值的索引值。 - questionto42

Answer 1

直接调用索引

return countries.index[2]

但是你在这里发布的内容看起来更像是一个pandas数据帧而不是一个系列 - 如果是这样，请执行

countries['Country_Name'].iloc[2]

- sudonym

---

第二种解决方案在我的数据框上没有起作用，但第一种解决方案起了作用。第二种解决方案适用于访问列中的值。如果您想要列值的索引，则可以执行countries['Country_Name'].index[2]。 - Kaleb Coberly

Answer 2

这正是我想问的问题！阅读其他回答帮助我找到了答案。

正如其他回答者所提到的，表格的结构看起来像是一个包含两列的数据框，一列为“Country_Names”，另一列未命名的值，此时索引将默认为[0,1...n]。

但是，你的示例代码return countries.iloc[2] #7.542表明你有一个系列，因为它只返回一个标量值，而不是一个带有索引和数据类型的键值对（见下文）。

因此，让我们假设你有一个数据框，就像你说的那样，有一个值列和“Country_Names”作为索引。我将为值列添加一个名称并添加第二个值列：

countries = pd.DataFrame({'Country_Names': ['China', 'United States', 'Japan', 'United Kingdom', 'Russian Federation', 'Brazil'],
                          'Values1': [1.5, 10.53, 7.542, 3.487, 6.565, 8.189],
                          'Values2': [1,2,3,4,5,6]}).set_index('Country_Names')
print(countries)

#                     Values1  Values2
# Country_Names                       
# China                 1.500        1
# United States        10.530        2
# Japan                 7.542        3
# United Kingdom        3.487        4
# Russian Federation    6.565        5
# Brazil                8.189        6

顺带提一下，数据框架的每一列都是一个序列，与其所属的数据框架共享索引。也就是说，您可以只有一列，它仍然是一个数据框架，但访问第一列将返回一个序列（请参见下文）。

数据框架和序列都具有共同的索引属性，以及其他属性。

countries.index[2] #The 3rd index of the dataframe:
# 'Japan'

countries['Values1'].index[2] #The 3rd index of the 1st column (which is a series)
# 'Japan'

countries.iloc[2] #The 3rd row of the dataframe.
# Values1    7.542
# Values2    3.000
# Name: Japan, dtype: float64

countries['Values1'].iloc[2] #The 3rd row of the 1st column (which is a series)
# 7.542

现在，如果你实际上只是处理一个系列（就像你的代码所示），而不是一个数据框，那么它看起来会像这样：

Country_Names = ['China', 'United States', 'Japan', 'United Kingdom', 'Russian Federation', 'Brazil']
countries = pd.Series([1.5, 10.53, 7.542, 3.487, 6.565, 8.189], index=Country_Names)
countries

# China                  1.500
# United States         10.530
# Japan                  7.542
# United Kingdom         3.487
# Russian Federation     6.565
# Brazil                 8.189
# dtype: float64

countries.index[2]
# 'Japan'

countries.iloc[2]
# 7.542

我不确定如何构建一个数据对象，可以按照你在问题中提到的表格打印出来。

编辑

这是如何做的。创建一个具有名称的索引，并将该索引赋给一个系列：

Country_Names = pd.Index(['China', 'United States', 'Japan', 'United Kingdom', 'Russian Federation', 'Brazil'],
                         name='Country_Names')
countries_s = pd.Series([1.5, 10.53, 7.542, 3.487, 6.565, 8.189], index=Country_Names)
countries_s

# Country_Names
# China                  1.500
# United States         10.530
# Japan                  7.542
# United Kingdom         3.487
# Russian Federation     6.565
# Brazil                 8.189
# dtype: float64

这基本上证实了您正在使用系列。无论如何，我不确定是否可能拥有未命名的数据框。

- Kaleb Coberly

Answer 3

countries['Country_Name'].iloc[2]

- Rodolph Eclimos