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在Pandas中,如何使用它们的数字位置查找列名和行名?

在Pandas中,可以使用ilocloc来通过数字位置查找列名和行名。

  1. 使用iloc查找列名和行名:
    • 要查找列名,可以使用df.columns[索引],其中df是DataFrame对象,索引是要查找的列的数字位置。
    • 要查找行名,可以使用df.index[索引],其中df是DataFrame对象,索引是要查找的行的数字位置。
  • 使用loc查找列名和行名:
    • 要查找列名,可以使用df.columns[列名],其中df是DataFrame对象,列名是要查找的列名。
    • 要查找行名,可以使用df.loc[行名],其中df是DataFrame对象,行名是要查找的行名。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iloc查找列名和行名
col_name = df.columns[0]
row_name = df.index[0]
print("使用iloc查找列名和行名:")
print("第一个列名:", col_name)
print("第一个行名:", row_name)

# 使用loc查找列名和行名
col_name = df.columns['A']
row_name = df.loc[0]
print("\n使用loc查找列名和行名:")
print("列名'A'的位置:", col_name)
print("第一行的行名:", row_name)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
使用iloc查找列名和行名:
第一个列名: A
第一个行名: 0

使用loc查找列名和行名:
列名'A'的位置: A
第一行的行名: A    1
B    4
C    7
Name: 0, dtype: int64

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