pandas.DataFrame.index

数据框。指数

DataFrame 的索引（行标签）。

DataFrame 的索引是一系列标识每一行的标签。标签可以是整数、字符串或任何其他可散列类型。索引用于基于标签的访问和对齐，并且可以使用该属性来访问或修改。

返回：

pandas.Index

DataFrame 的索引标签。

也可以看看

DataFrame.columns

DataFrame 的列标签。

DataFrame.to_numpy

将 DataFrame 转换为 NumPy 数组。

例子

>>> df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Aritra'],
...                    'Age': [25, 30, 35],
...                    'Location': ['Seattle', 'New York', 'Kona']},
...                   index=([10, 20, 30]))
>>> df.index
Index([10, 20, 30], dtype='int64')

在此示例中，我们创建一个 3 行 3 列的 DataFrame，包括姓名、年龄和位置信息。我们将索引标签设置为整数 10、20 和 30。然后，我们访问DataFrame 的索引属性，该属性返回包含索引标签的Index对象。

>>> df.index = [100, 200, 300]
>>> df
    Name  Age Location
100  Alice   25  Seattle
200    Bob   30 New York
300  Aritra  35    Kona

在此示例中，我们通过将新的标签列表分配给索引属性来修改 DataFrame 的索引标签。然后使用新标签更新 DataFrame，输出显示修改后的 DataFrame。