从给定 Pandas DataFrame 的列名中获取列索引

Pandas 是基于 Numpy 构建的数据分析工具包，提供了一个名为 DataFrame 的数据结构，DataFrame 是一个二维表格型的数据结构，每列可以是不同的数据类型。

在进行数据处理操作时，经常需要通过列索引来获取/操作某一列的数据，本文将介绍如何从给定 Pandas DataFrame 的列名中获取列索引。

方法一：使用 get_loc 方法

Pandas 的 DataFrame 提供了 get_loc 方法，它用于获取指定列名所在的列索引。

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "age": [25, 30, 35],
    "gender": ["F", "M", "M"]
})

# 获取 "age" 列所在的列索引
age_index = df.columns.get_loc("age")
print(age_index)

输出结果为：1，表示 "age" 列所在的列索引为 1。

方法二：使用 index 方法

另一种获取列索引的方法是使用 index 方法，它返回指定列名所在的位置列表，可以使用列表的索引获取列索引。

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "age": [25, 30, 35],
    "gender": ["F", "M", "M"]
})

# 获取 "age" 列所在的列索引
age_index = df.columns.get_loc("age")
print(age_index)

输出结果为：1，表示 "age" 列所在的列索引为 1。

总结

本文介绍了两种从给定 Pandas DataFrame 的列名中获取列索引的方法，首先可以使用 DataFrame 的 get_loc 方法，其次可以使用 index 方法。在实际使用中，可以根据具体情况选择合适的方法。