如何返回熊猫数据框中元素的索引值

Question

我有一个特定股权的公司行为数据框。它看起来像这样：

0             Declared Date       Ex-Date    Record Date
BAR_DATE                 
2018-01-17       2017-02-21    2017-08-09     2017-08-11
2018-01-16       2017-02-21    2017-05-10     2017-06-05

除了它有数百行，但这并不重要。我从其中一列创建了索引“BAR_DATE”，其中 0 来自 BAR_DATE 上方。

我想要做的是能够引用数据框的特定元素并返回索引值或 BAR_DATE，我认为它会是这样的：

index_value = cacs.iloc[5, :].index.get_values()

除了 index_value 成为列名，而不是索引。现在，这可能源于对 pandas 数据帧中的索引的理解不足，因此对于其他人来说，这可能真的很容易解决，也可能不容易解决。

我查看了许多其他问题，包括 this one，但它也返回列值。

Answer 1

你的代码真的很接近，但你比你需要的更进一步。

# creates a slice of the dataframe where the row is at iloc 5 (row number 5) and where the slice includes all columns
slice_of_df = cacs.iloc[5, :]

# returns the index of the slice
# this will be an Index() object
index_of_slice = slice_of_df.index

从这里我们可以使用Index 对象的文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Index.html

# turns the index into a list of values in the index
index_list = index_of_slice.to_list()

# gets the first index value
first_value = index_list[0]

关于Index，要记住的最重要的一点是它是一个自己的对象，因此如果我们想要索引以外的东西，我们需要将它更改为我们期望使用的类型。这就是文档可以提供巨大帮助的地方。

编辑： 事实证明，在这种情况下 iloc 返回一个 Series 对象，这就是解决方案返回错误值的原因。知道了这一点，新的解决方案将是：

# creates a Series object from row 5 (technically the 6th row)
row_as_series = cacs.iloc[5, :]

# the name of a series relates to it's index
index_of_series = row_as_series.name

这将是单行索引的方法。您可以将前一种方法用于多行索引，其中返回值为DataFrame 而不是Series。

不幸的是，我不知道如何将 Series 强制转换为 DataFrame 以进行显式转换之外的单行切片：

row_as_df = DataFrame(cacs.iloc[5, :])

虽然这会起作用，并且第一种方法会很高兴地采用它并返回索引，但 Pandas 没有为单行切片返回 DataFrame 可能是有原因的，所以我很犹豫是否将其作为解决方案。