如何在 Pandas 中获取系列的索引和值?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/4/5 13:52:17
Pandas 系列包含带标签的数据，通过这些标签，我们可以访问系列元素并对数据进行操作。但是，在某些情况下，我们需要分别获取所有标签和值。
标签可以称为索引，系列中存在的数据称为值。如果您想单独获取标签和值。然后我们就可以使用 Series 对象的 index 和 values 属性了。
我们来看一个例子，看看这些属性是如何工作的。
示例
import pandas as pd
# 创建一个系列
s = pd.Series({97:'a', 98:'b', 99:'c', 100:'d', 101:'e', 102:'f'})
print(s)
# 获取值和索引数据
index = s.index
values = s.values
print('
')
# 显示输出
print(index)
print(values)
解释
使用带有整数键和字符串值对的 Python 字典创建了一个 pandas Series。index 和 values 是将返回索引和值的 ndarray 的系列属性。
s.index 和 s.values 将返回一个 ndarray，这些数组分别存储在 index 和 values 变量中。最后，我们使用 print 函数打印结果。
输出
97 a 98 b 99 c 100 d 101 e 102 f dtype: object Int64Index([97, 98, 99, 100, 101, 102], dtype='int64') array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype=object)
此输出块有一个使用 Python 字典创建的 Pandas 系列，所创建的系列具有标记数据。第二个块上面的输出以 ndarray 格式表示值和索引数据。
我们可以看到上面块中每个输出的数据类型，这里的值是 object dtype，索引是 int64 dtype。
示例
import pandas as pd
# 创建一个系列
s = pd.Series([-2.3, np.nan, 9, 6.5, -5, -8, np.nan])
print(s)
# 获取值和索引数据
index = s.index
values = s.values
print('
')
# 显示输出
print(index)
print(values)
解释
在下面的例子中，我们使用 python 列表创建了一个 pandas 系列，没有索引表示。
输出
0 -2.3 1 NaN 2 9.0 3 6.5 4 -5.0 5 -8.0 6 NaN dtype: float64 RangeIndex(start=0, stop=7, step=1) [-2.3 nan 9. 6.5 -5. -8. nan]
s.index 属性通常会返回一个 ndarray，但在本例中，我们在创建系列时未指定任何索引值。因此，我们可以将索引值视为 RangeIndex 格式。
