pandas DataFrame 行列索引及值的获取的方法

下面我给出关于“pandas DataFrame 行列索引及值的获取的方法”的完整攻略，可以帮助你更好地掌握这个问题。

1. 行列索引名称获取

在 pandas DataFrame 中获取行列索引的名称，可以使用 .index 获取行索引，使用 .columns 获取列索引。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [10,20,30], 'B': [100,200,300]}, index=['X', 'Y', 'Z'])

# 获取行索引的名称
print(df.index)  # 输出: Index(['X', 'Y', 'Z'], dtype='object')

# 获取列索引的名称
print(df.columns)  # 输出: Index(['A', 'B'], dtype='object')

2. 行列索引值获取

在 pandas DataFrame 中获取行列索引的值，可以使用 .loc 或 .iloc 方法。.loc 可以使用行列索引的名称获取对应的值，而 .iloc 使用行列的索引位置获取对应的值。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [10,20,30], 'B': [100,200,300]}, index=['X', 'Y', 'Z'])

# 通过.loc方法，使用行列索引的名称获取值
print(df.loc['X', 'A'])  # 输出: 10

# 通过.iloc方法，使用行列索引的位置获取值
print(df.iloc[0, 1])  # 输出: 100

需要注意的是，行列索引的位置是从 0 开始计算的，所以第一行的位置为 0，第一列的位置也为 0。

以上就是关于“pandas DataFrame 行列索引及值的获取的方法”的完整攻略，希望对你有所帮助。