按整数索引 pandas 数据帧答案

【问题标题】：Indexing a pandas dataframe by integer按整数索引 pandas 数据帧
【发布时间】：2012-07-23 21:57:01
【问题描述】：

我似乎无法通过整数索引找到index 和pandas.DataFrame 的优雅方式。在下面的示例中，我想从'A' 列的第一个元素中获取值“a”。

import pandas
df = pandas.DataFrame(
    {'A':['a','b', 'c'], 'B':['f', 'g', 'h']}, 
    index=[10,20,30]
    )

我希望df['A'].ix[0] 和df['A'][10] 都返回'a'。 df['A'][10] 确实返回 'a'，但 df['A'].ix[0] 抛出 KeyError: 0。我能想到的根据索引 0 获取值 'a' 的唯一方法是使用以下方法。

df['A'][df['A'].index[0]]

有没有更短的方法可以使用 0 索引将'a' 从数据框中取出？

更新

从 pandas 0.11 开始，index by integer 有另一种方式。

df.iloc[0] # integer based, gives the first row
df.loc[10] # label based, gives the row with label 10

这种supersedesirow 方法。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

df['A'].ix[0] 出现错误，因为您的索引不是从 0 开始，而是从 10 开始。您可以使用以下任一方法获得所需的值

df['A'].ix[10]
df['A'].irow(0)

第一次使用被正确的索引。我怀疑第二个命令是您想要的，它通过行号而不是索引值来查找值，并且从技术上讲，它只比 df['A'].ix[0] 工作时长两个字符。

或者，您可以重置索引，以便它们以您期望的方式响应 df['A'].ix[0]：

df2=df.reset_index()

这将保留您的旧索引（10、20 等），方法是将它们移动到 df2 数据框中名为“索引”的列中。然后df2['A'].ix[0] 将返回'a'。如果要删除旧的基于 10 的索引，可以将标志 drop=True 插入 reset_index 函数的括号中。

【讨论】：

【解决方案2】：

在较新的 pandas 版本中，您还可以使用 df["A"].iat(0)。

【讨论】：