python - 像访问常规列一样访问 Pandas 索引

Question

我有一个带有命名索引的 Pandas DataFrame。我想将它传递给一段代码，该代码采用 DataFrame、列名和一些其他内容，并执行大量涉及该列的工作。只有在这种情况下，我要突出显示的列是索引，但是将索引的标签提供给这段代码是行不通的，因为您不能像提取常规列那样提取索引。例如，我可以像这样构造一个 DataFrame:

import pandas as pd, numpy as np

df=pd.DataFrame({'name':map(chr, range(97, 102)), 'id':range(10000,10005), 'value':np.random.randn(5)})
df.set_index('name', inplace=True)

结果如下:

         id     value
name                 
a     10000  0.659710
b     10001  1.001821
c     10002 -0.197576
d     10003 -0.569181
e     10004 -0.882097

现在如何允许我访问 name 列？

print(df.index)  # No problem
print(df['name'])  # KeyError: u'name'

我知道有一些解决方法，例如复制列或将索引更改为其他内容。但是有没有更干净的东西，比如某种形式的列访问，它像对待其他一切一样对待索引？

Answer 1

索引在 Pandas 中有特殊的含义。它用于优化特定操作，可用于合并/连接数据等各种方法。因此，做出选择:

• 如果它“只是另一列”，请使用 reset_index 并将其视为另一列。
• 如果它真正用于索引，请将其保留为索引并使用 df.index。

我们无法为您做出选择。它应该取决于您的基础数据的结构以及您打算如何分析数据。

有关使用数据帧索引的更多信息，请参阅:

• What is the performance impact of non-unique indexes in pandas?
• What is the point of indexing in pandas?