如何使用数字位置索引访问datum中的列（替代列名方式）？

取决于你的datum是什么数据类型，下面分场景给出解决方案：

场景1：datum是Pandas DataFrame/Series #

如果是Pandas的结构，直接用内置的iloc方法就能按位置索引访问：

• 取DataFrame的第N列（索引从0开始）：datum.iloc[:, 1]（这里的1对应第二列）
• 如果是单行的Series对象，直接用datum.iloc[1]就能取到第2个位置的元素

要是你特别想让datum[1]这种写法生效，可以把DataFrame的列名替换成数字：

datum.columns = range(len(datum.columns))

之后datum[1]就可以直接访问对应列了，但这种方式会丢失原列名信息，按需使用。

场景2：datum是自定义类实例 #

如果datum是你自己定义的类，给它实现__getitem__方法就能支持数字索引：

class Datum:
    def __init__(self, col_values, col_names):
        # 按顺序存储列值，同时保留原列名属性
        self._col_values = col_values
        for name, val in zip(col_names, col_values):
            setattr(self, name, val)
    
    def __getitem__(self, idx):
        # 处理数字索引
        return self._col_values[idx]

实例化后，datum[1]就能直接返回对应位置的列值，同时也能继续用datum.ColumnName访问。

场景3：datum是普通字典（用datum['ColumnName']访问） #

Python 3.7+的字典是有序的，你可以直接把值转成列表后按索引取：

list(datum.values())[1]

如果是Python 3.6及以下版本，需要用collections.OrderedDict来保证顺序，之后同样用list(datum.values())[1]访问。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者VladB