数据帧中最后一个元素的访问索引

我已经四处寻找这个，但我似乎无法找到它（尽管它一定是非常微不足道的）。数据帧中最后一个元素的访问索引

我的问题是我想检索一个数据框的第一个和最后一个条目列的值。但是，如果我做的：

df.ix[0]['date']

我得到：

datetime.datetime(2011, 1, 10, 16, 0)

，但如果我这样做：

df[-1:]['date']

我得到：

myIndex 
13   2011-12-20 16:00:00 
Name: mydate

有不同的格式。理想情况下，我希望能够访问数据框最后一个索引的值，但我无法找到。

我甚至试图与索引的值创建一列（IndexCopy），并尝试：

df.ix[df.tail(1)['IndexCopy']]['mydate']

但是这也产生了不同的格式（因为df.tail（1）[“IndexCopy”]不输出一个简单的整数）。

任何想法？

来源

2013-04-07 elelias

前者的答案是现在.iloc取代：

>>> df = pd.DataFrame({"date": range(10, 64, 8)}) 
>>> df.index += 17 
>>> df 
    date 
17 10 
18 18 
19 26 
20 34 
21 42 
22 50 
23 58 
>>> df["date"].iloc[0] 
10 
>>> df["date"].iloc[-1] 
58

我能想到的用途.iget()的最短路径：

>>> df = pd.DataFrame({"date": range(10, 64, 8)}) 
>>> df.index += 17 
>>> df 
    date 
17 10 
18 18 
19 26 
20 34 
21 42 
22 50 
23 58 
>>> df['date'].iget(0) 
10 
>>> df['date'].iget(-1) 
58

或者：

>>> df['date'][df.index[0]] 
10 
>>> df['date'][df.index[-1]] 
58

还有.first_valid_index()和.last_valid_index()，但取决于您是否要排除NaN s，它们可能不是您想要的。

记住df.ix[0]不给你的第一个，但一个由0索引例如，在上述情况下，df.ix[0]会产生

>>> df.ix[0] 
Traceback (most recent call last): 
    File "<ipython-input-489-494245247e87>", line 1, in <module> 
    df.ix[0] 
[...] 
KeyError: 0

来源

2013-04-07 13:40:31 DSM

感谢您的回答。但是，我有另一个数据帧，其中df.ix [0]似乎给出了数据帧的第一行，即使第一个索引不是0.特别是，df.index [0]的结果是不是0，但df.ix [df.index [0]]和df.ix [0]确实给出了相同的结果。这是为什么？ – elelias 2013-04-07 15:00:12

我需要看到索引，但我怀疑这是因为索引是非数值的，在这种情况下，整数*的访问*可能像索引一样行为，而不是键。这是因为如果你要求'Something（[“A”，“B”，“C”]）[1]'，那么你要求的内容没有歧义，但是如果你有'Something [1,2,3,4]）[1]'？阅读各种部分[在这里的文档]（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/gotchas.html#integer-indexing）涉及的一些头痛。 – DSM 2013-04-07 15:10:38

df.tail(1).index

似乎最可读的

来源

2016-05-12 08:39:42 comte

这不会返回一个数字，但是：RangeIndex（start = 6，stop = 7，step = 1） – alexandergs 2016-06-07 03:06:40

alex：从返回的index中，start = 6表示最后一个元素的偏移量。因此，'df.tail（1）'得到最后一个元素，'df [“your_column”] [6]''是'your_column'等的最后一个元素，但是'df.last_valid_index号码） – michael 2017-11-27 08:04:59

@comte的回答和dmdip的回答在Get index of a row of a pandas dataframe as an integer

df.tail(1).index.item()

给你指数的价值。

注意的indeces是不总是明确定义并不重要，他们是多索引或单索引。我们将举一个多索引案例，但请注意，在单索引案例中也是如此。例如，

df = pd.DataFrame({'x':[1,1,3,3],'y':[3,3,5,5]},index=[11,11,12,12]).stack() 

11 x 1 
    y 3 
    x 1 
    y 3 
12 x 3 
    y 5    # index is (12, 'y') 
    x 3 
    y 5    # index is also (12, 'y') 

df.tail(1).index.item() # gives (12, 'y')

因此，试图与索引访问最后一个元素df[12, "y"]给

(12, y) 5 
(12, y) 5 
dtype: int64

因此，即使我们学会了访问最后一排的指数值，它可能不是如果您想根据索引更改最后一行的值，这是一个好主意，因为可能有许多共享相同的索引。不过，在这种情况下，您应该使用df.iloc[-1]来访问最后一行。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Index.item.html

来源

2018-01-03 22:05:42 Tai

数据帧中最后一个元素的访问索引

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