DataFrame的索引(df.index)

df.index是pandas数据框(DataFrame)的索引属性，它提供了对数据框的行（Row）的访问和操作。

什么是df.index

df.index是一种存储DataFrame索引的容器，它包含每行的标签和位置，并允许对DataFrame进行基于索引的访问和操作。它是pandas核心数据结构之一，可包含不同类型的标签，例如整数、字符串、时间戳等。

如何使用df.index

使用df.index可以方便地选择、过滤、排序、组合和操作数据框中的行。以下是几个示例：

1. 选择：可以通过标签或位置选择数据框中的行

   # 通过标签选择
   df.loc['Row1']
   
   # 通过位置选择
   df.iloc[0]
   

2. 过滤：可以使用布尔条件对数据框中的行进行过滤

   # 只选择 age 列大于 30 的行
   df[df['age'] > 30]
   

3. 排序：可以按照标签或位置对数据框中的行进行排序

   # 按照行标签升序排序
   df.sort_index(ascending=True)
   
   # 按照 age 列降序排序
   df.sort_values(by='age', ascending=False)
   

4. 组合：可以将多个数据框按照索引进行组合

   # 按照行标签组合两个数据框
   pd.concat([df1, df2], axis=0)
   

总结

df.index是pandas数据框(DataFrame)的索引属性，它提供了对数据框的行（Row）的访问和操作的方式。使用df.index，程序员可以灵活地选择、过滤、排序、组合和操作数据框中的行。对于使用pandas进行数据分析的开发者，熟悉df.index的使用非常重要。