python - Pandas - 两列作为索引(有效时间和行号)？

Question

我有一个如下所示的 csv

valid,value
2004-07-21 09:00:00,200
2004-07-21 10:00:00,200
2004-07-21 11:00:00,150

我必须将有效列设置为这样的索引

import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv')
df['valid'] = pd.to_datetime(df['valid'])  # convert 'valid' column to pd.datetime objects
df = df.set_index('valid')  # set the 'valid' as index

我仍然希望能够通过行索引访问数据，但是像这样

for row_index in range(len(df)):  # I know iterating over a df is not avisable
    print(df.at[row_index])

但是我收到一个错误。 ValueError:基于非整数索引的索引只能有非整数索引器

我肯定必须有有效的列作为索引。但是我怎样才能打印给定索引的行呢？

Answer 1

更改按标签选择:

print(df.at[row_index])

通过位置选择，选择第一列 DataFrame.iat :

for row_index in range(len(df)):  # I know iterating over a df is not avisable
    #convert position of value column to 0  
    print(df.iat[row_index, df.columns.get_loc('value')])
    #selecting first column - 0
    #print(df.iat[row_index, 0])
200
200
150

或者使用DataFrame.iloc :

for row_index in range(len(df)):  # I know iterating over a df is not avisable
    print(df.iloc[row_index])

value    200
Name: 2004-07-21 09:00:00, dtype: int64
value    200
Name: 2004-07-21 10:00:00, dtype: int64
value    150
Name: 2004-07-21 11:00:00, dtype: int64

区别在于 iat 更快，但返回交集索引/列值 - 标量，但 iloc 更通用，这里将所有列返回到系列 - 系列名称是索引value，Series的索引值为列名。