如何获取 pandas 中的行索引？答案

【问题标题】：How can I get index of rows in pandas?如何获取 pandas 中的行索引？
【发布时间】：2017-10-12 12:41:20
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框。

             customers       ...
Date                                             
2006-01-03          98       ...
2006-01-04         120       ...   
2006-01-05         103       ...  
2006-01-06          95       ... 
2006-01-09         103       ...

我想获取客户数量超过 100 的行并打印出来。

for x in range(len(df)):
    if df['customers'].iloc[x] > 100:
        print(df['customers'].iloc[x])

但我不知道如何打印出满足条件的行的日期（索引）。我的目标是像这样打印出来：

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

考虑使用query()：

print(df)
         Date  customers
0  2006-01-03         98
1  2006-01-04        120
2  2006-01-05        103
3  2006-01-06         95
4  2006-01-09        103

df.query('customers > 100')
         Date  customers
1  2006-01-04        120
2  2006-01-05        103
4  2006-01-09        103

要获得您指定的确切输出格式，请遍历 query() 结果：

for date, customer in df.query('customers > 100').values:
    print(date)
    print(customer)

2006-01-04
120
2006-01-05
103
2006-01-09
103

【讨论】：

日期列是这个数据框的索引。你是否知道如何获取每个 Date 满足条件的行的 customers 值？
我不确定我是否理解您的要求。如果Date 是索引，则query() 函数的工作方式相同。如果您只想要符合您的条件的日期（这不是 OP 所需的输出显示的内容），那么只需提取 index:df.query('customers > 100').index.values

【解决方案2】：

df[df['customer'] > 100] 将完成这项工作... 虽然你可以在stackoverflow上找到很多类似的答案

【讨论】：

【解决方案3】：

使用循环，您可以使用 df.index[x] 获取输出中的数据

for x in range(len(df)):
    if df['customers'].iloc[x] > 100:
        print(df.index[x])
        print(df['customers'].iloc[x])

2006-01-04
120
2006-01-05
103
2006-01-09
103

【讨论】：