如何在 Pandas 数据框中获取行/索引名称

在分析通常非常庞大的真实数据集时，我们可能需要获取行或索引名称以执行某些特定操作。

让我们讨论如何在 Pandas 数据框中获取行名。

首先，让我们用nba.csv创建一个简单的数据框

Python3

# Import pandas package 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
    
# calling head() method  
# storing in new variable 
data_top = data.head(10) 
    
# display 
data_top

现在让我们尝试从上面的数据集中获取行名。

方法#1：简单地迭代索引

Python3

# Import pandas package 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
data = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# calling head() method  
# storing in new variable 
data_top = data.head() 
    
# iterating the columns
for row in data_top.index:
    print(row, end = " ")

输出：

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 

方法#2：使用带有数据框对象的行

Python3

# Import pandas package 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
data = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# calling head() method  
# storing in new variable 
data_top = data.head() 
    
# list(data_top) or
list(data_top.index)

输出：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

方法#3： index.values方法返回一个索引数组。

Python3

# Import pandas package 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
data = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# calling head() method  
# storing in new variable 
data_top = data.head() 
    
list(data_top.index.values)

输出：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

方法 #4:使用tolist()方法和给定索引列表的值。

Python3

# Import pandas package 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
data = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# calling head() method  
# storing in new variable 
data_top = data.head() 
    
list(data_top.index.values.tolist())

输出：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

方法#5：计算数据框中的行数

由于我们使用head()方法只加载了 10 行数据帧，让我们首先验证总行数。

Python3

# iterate the indices and print each one
for row in data.index:
    print(row, end= " ")

输出：

现在，让我们打印索引的总数。

Python3

# Import pandas package 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
data = pd.read_csv("nba.csv") 
  
row_count = 0
  
# iterating over indices
for col in data.index:
    row_count += 1
  
# print the row count
print(row_count)

输出：

458