python数据分析：pandas DataFrame行列索引及值的获取方法详解

Python数据分析入门教程：pandas DataFrame是一种二维数据结构，它同时具有列索引和行索引。在之前的教程中，我们只介绍了列索引的使用方法。现在我们来详细讲解行列索引及值的获取方法。首先，让我们看一下如何自动生成行索引。例如，我们有一份包含5个车站10天内客流数据的DataFrame："ridership_df"。每一行代表一天的数据，每一列代表一个车站。如果我们想要自定义行索引和列索引，我们可以使用"index"和"column"参数进行设置。下面是一段示例代码：

import pandas as pd

ridership_df = pd.DataFrame(data=[[0, 2, 5, 0], [1478, 3877, 3674, 2328, 2539], [1613, 4088, 3991, 6461, 2691], [1560, 3392, 3826, 4787, 2613], [1608, 4802, 3932, 4477, 2705], [1576, 3933, 3909, 4979, 2685], [95, 229, 255, 0]])

print(ridership_df)

通过以上代码，我们可以得到一个包含7行5列的DataFrame，其中行索引自动生成为0到6，列索引为0到4。在实际数据分析中，我们常常需要根据行列索引获取特定的值。这可以通过行列索引的相关方法实现。在接下来的教程中，我们将一一介绍这些方法的使用。