如何获取Pandas DataFrame经groupby分组后的行号？

哈哈，这个错误我之前也踩过坑！问题出在你把index当成方法调用了——它其实是一个属性，不需要加括号哒。

先明确你的DataFrame结构，方便后续演示：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'uid': [1, 2, 1, 1],
    'label': [0, 1, 1, 0]
}, index=[0, 1, 2, 7])

错误原因分析 #

你执行group.index()时报错TypeError: 'Int64Index' object is not callable，是因为分组后的对象（比如grouped = df.groupby('uid')）里，index是一个存储行索引的属性，不是可调用的函数，加括号自然会触发错误。

两种正确实现方式 #

• 方式一：获取特定分组的行号列表
  如果你只需要某个uid对应的行号（比如uid=1），可以先通过get_group()拿到该组的DataFrame，再提取索引转成列表：

grouped = df.groupby('uid')
# 获取uid=1对应的行号列表
target_row_numbers = grouped.get_group(1).index.tolist()
print(target_row_numbers)  # 输出: [0, 2, 7]

• 方式二：遍历所有分组的行号
  分组对象的groups属性是一个字典，键是分组的uid值，值就是对应组的行索引集合，你可以直接遍历提取：

for uid, row_indices in grouped.groups.items():
    print(f"uid={uid}的行号列表：{row_indices.tolist()}")
# 输出结果：
# uid=1的行号列表：[0, 2, 7]
# uid=2的行号列表：[1]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Flo