pandas的.columns和.index

可以通过.columns和.index着两个属性返回数据集的列索引和行索引

设data是pandas的一个DataFram类型的数据集。

则data.index返回一个index类型的行索引列表，data.index.values返回的是行索引组成的ndarray类型。

则data.columns返回一个index类型的列索引列表，data.columns.values返回的是列索引组成的ndarray类型。

下面是代码示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

data = pd.read_csv("C:/学习/python/creditcard/creditcard.csv")
print(data.head())
columns = data.columns
columns_value = columns.values
rows = data.index
rows_value = rows.values
print(type(columns), columns)
print(type(columns_value), columns_value)
print(type(rows), rows)
print(type(rows_value), rows_value)

运行结果如下

 这里columns虽然是Index类型，但是columns != "Class"执行后，返回的是ndarray类型，元素是由“True"和"False"组成。所以可以根据这个语句找出数据集

中的指定行和列。