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法學pandas DataFrame.index 屬性的作用是什麼？
DataFrame 是 pandas 的一種資料結構，用於儲存帶標籤的二維資料，標籤可以是文字資料、整數值和時間序列等。 透過這些標籤，我們可以訪問給定 DataFrame 的元素，並進行資料操作。
在 pandas.DataFrame 中，行標籤稱為索引。如果要單獨獲取索引標籤，可以使用 pandas.DataFrame 的“index”屬性。
示例 1
在這個例子中，我們將 index 屬性應用於 pandas DataFrame 以獲取行索引標籤。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(list('abcdef'), columns=['Col1'])
print("DataFrame:")
print(df)
# get the index labels
result = df.index
print("Output:")
print(result)輸出
輸出如下：
DataFrame: Col1 0 a 1 b 2 c 3 d 4 e 5 f Output: RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)
在建立 DataFrame 物件時，我們沒有為本例初始化索引標籤。因此，pandas.DataFrame 建構函式自動提供了範圍索引值。
index 屬性訪問了自動建立的行索引標籤（RangeIndex 值），這些值顯示在上面的輸出塊中。
示例 2
現在，讓我們透過向 DataFrame.index 屬性“df.index”傳送標籤列表來更新自動建立的行索引值。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(list('abcdef'), columns=['Col1'])
print("DataFrame:")
print(df)
# set the index labels
df.index = [10, 11, 12, 13, 14, 15]
print("Index values are Updated:")
print(df)輸出
輸出如下：
DataFrame: Col1 0 a 1 b 2 c 3 d 4 e 5 f Index values are Updated: Col1 10 a 11 b 12 c 13 d 14 e 15 f
行索引標籤已從 RangeIndex 值更新為 [10, 11, 12, 13, 14, 15]。
更新於：2022年3月8日
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