Python的pandas 数组如何得到索引值，如图，我要得到ohio 的索引值，应该怎样做？

Posted 2023-03-25

b['state'].index("ohio")
返回TypeError: 'Int64Index' object is not callable的错误。
该怎样获得索引值呢？

直接上实例：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),index = list('abcde'),columns = ['one','two','three']) #创建一个数据框

df 内容

获取所有的列名，并形成列表：list(df.keys())

获取所有的行名，并形成列表：list(df.index)

如果要获得某一个元素的具体位置可以使用：np.where("条件")，如：np.where(df >0)

第一个arrary代表第几行，第二个代表第几列。

如，如何条件的元素存在在：第一行第三列，第三行第一列，....

参考技术A 你列的这个是pandas里面的数据框DataFrame数据类型，其实和R语言里面的差不多。访问某一列可以通过b['state']和b.state这两种方法进行，但是输出的pandas里面的Series这种数据类型，因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要，所以据我所知没有直接输出索引值的函数，不过可以通过query()函数，b.query('state == "obio"')，输出含有ohio的行自然也就知道了索引了。 参考技术B 可以将pandas 的dataframe数据类型先转换为numpy的矩阵。然后用np.argwhere去获取特定值的索引 参考技术C In [36]: list(df['state']).index('ohio')
Out[36]: 0

In [37]: list(df['state']).index('nevada')
Out[37]: 1

参考技术D b[b.['state']=='ohio'].index

Python、Pandas：80/20 随机拆分数据；当索引值“丢失”时如何循环？

【中文标题】Python、Pandas：80/20 随机拆分数据；当索引值“丢失”时如何循环？

【英文标题】：Python, Pandas: 80/20 Randomly Split Data; How to loop when index value is 'missing'?

【发布时间】：2016-05-07 13:46:59

【问题描述】：

我正在尝试遍历从现有数据集随机生成的 Series 数据类型，以用作训练数据集）。这是我的Series数据集拆分后的输出：

Index     data
0         1150
1         2000
2         1800
.         .
.         .
.         .
1960      1800
1962      1200
.         .
.         .
.         .
20010     1500

没有 1961 年的索引，因为创建训练数据集的随机选择过程删除了它。当我尝试循环计算我的残差平方和时，它不起作用。这是我的循环代码：

def ResidSumSquares(x, y, intercept, slope):    
    out = 0
    temprss = 0
    for i in x:
        out = (slope * x.loc[i]) + intercept
        temprss = temprss + (y.loc[i] - out)
    RSS = temprss**2
    return print("RSS: ".format(RSS))

KeyError: 'the label [1961] is not in the [index]'

我对 Python 还是很陌生，我不确定解决这个问题的最佳方法。

提前谢谢你。

【参考方案1】：

我在发布问题后立即找到了答案，我深表歉意。 @mkln 发表

How to reset index in a pandas data frame?

df = df.reset_index(drop=True)

这会重置整个Series 的索引，它不是DataFrame 数据类型独有的。

我更新的函数代码就像一个魅力：

def ResidSumSquares(x, y, intercept, slope):    
    out = 0
    myerror = 0
    x = x.reset_index(drop=True)    
    y = y.reset_index(drop=True)    
    for i in x:      
        out = slope * x.loc[i] + float(intercept)
        myerror = myerror + (y.loc[i] - out)
    RSS = myerror**2
    return print("RSS: ".format(RSS))

【参考方案2】：

您省略了对ResidSumSquares 的实际调用。不重置函数内的索引并将训练集作为 x 传递怎么样？迭代一个不寻常的（不是 1,2,3,...）索引应该不是问题

【参考方案3】：

一些观察：

目前编写的函数是计算误差的平方和，而不是误差的平方和...这是故意的吗？后者通常用于回归类型的应用程序。由于您的变量名为 RSS--我假设残差总和 of 个平方，您将需要重新访问。 如果x 和y 是同一个较大数据集的一致子集，那么您应该对两者都有相同的索引，对吧？否则，通过删除索引，您可能会匹配不相关的 x 和 y 变量并掩盖代码前面的错误。 由于您使用的是 Pandas，因此可以轻松对其进行矢量化以提高可读性和速度（Python 循环的开销很高）

（3）的示例，假设（2），并说明（1）中方法之间的差异：

#assuming your indices should be aligned, 
#pandas will link xs and ys by index
vectorized_error = y - slope*x + float(intercept)
#your residual sum of squares--you have to square first!
rss = (vectorized_error**2).sum()
# if you really want the square of the summed errors...
sse = (vectorized_error.sum())**2

编辑：没有注意到这已经死了一年。