如何在Pandas的iterrows()中获取行位置而非行索引？

嘿，完全懂你的困扰！你把month设成了DataFrame的自定义索引后，iterrows()返回的第一个元素就变成了这个自定义索引值（也就是Jan、Feb这些），但你想要的是从0开始的行位置序号对吧？给你几个简单的解决方案：

方法1：用enumerate()包裹iterrows() #

这是最直接的方式，不需要修改原DataFrame，就能同时拿到行位置和原索引、行数据：

df = pd.DataFrame({'month': ['Jan', 'Feb', 'March', 'April'], 'year': [2012, 2014, 2013, 2014], 'sale':[55, 40, 84, 31]})
df = df.set_index('month')

# 用enumerate获取行位置pos
for pos, (idx, value) in enumerate(df.iterrows()):
    print(pos)

运行后就会输出你想要的：0 1 2 3（每行一个数字）。

方法2：重置索引后使用iterrows() #

如果之后你还需要频繁用到默认整数索引，也可以先把索引重置，让默认的0开始的整数索引回来：

df = pd.DataFrame({'month': ['Jan', 'Feb', 'March', 'April'], 'year': [2012, 2014, 2013, 2014], 'sale':[55, 40, 84, 31]})
df = df.set_index('month')

# 重置索引，默认生成0开始的整数索引
df_reset = df.reset_index()
for pos, row in df_reset.iterrows():
    print(pos)

这种方式下，pos就是行位置，同时你还能通过row['month']访问原来的自定义索引值。

方法3：用itertuples()配合enumerate() #

如果你追求更高的遍历效率（itertuples()比iterrows()更快），也可以这么写：

df = pd.DataFrame({'month': ['Jan', 'Feb', 'March', 'April'], 'year': [2012, 2014, 2013, 2014], 'sale':[55, 40, 84, 31]})
df = df.set_index('month')

for pos, row in enumerate(df.itertuples()):
    print(pos)
    # 如果需要原索引，可以用row.Index
    # print(row.Index)  # 会输出Jan、Feb等

简单总结一下：你之前的问题是因为自定义索引替换了默认的整数索引，iterrows()返回的是自定义索引而非行位置，用上面的方法就能轻松拿到你要的行序号啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者learner