如何在 Pandas 中获取系列的索引和值？
Pandas系列保存标记数据，通过使用这些标签，我们可以访问系列元素，我们可以对我们的数据进行操作。但是，在某些情况下，我们需要分别获取所有标签和值。
标签可以称为索引，数据存在于称为值的系列中。如果您想单独获取标签和值。然后我们可以使用Series对象的index和values属性。
让我们举一个例子，看看这些属性是如何工作的。
示例
import pandas as pd
# creating a series
s = pd.Series({97:'a', 98:'b', 99:'c', 100:'d', 101:'e', 102:'f'})
print(s)
# Getting values and index data
index = s.index
values = s.values
print('\n')
# displaying outputs
print(index)
print(values)解释
使用带有整数键和字符串值对的Python字典创建了一个Pandas系列。索引和值是将返回索引和值的ndarray的系列属性。
的s.index和s.values将返回一个ndarray和这些阵列被分别存储在索引和值的变量。最后，我们使用打印功能打印结果。
输出结果
97 a 98 b 99 c 100 d 101 e 102 f dtype: object Int64Index([97, 98, 99, 100, 101, 102], dtype='int64') array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype=object)
这个输出块有一个使用python字典创建的pandas系列，创建的系列具有标记数据。上面输出的第二个块以ndarray格式表示值和索引数据。
我们可以在上面的块中看到每个输出的数据类型，这里的值是objectdtype，索引是int64dtype。
示例
import pandas as pd
# creating a series
s = pd.Series([-2.3, np.nan, 9, 6.5, -5, -8, np.nan])
print(s)
# Getting values and index data
index = s.index
values = s.values
print('\n')
# displaying outputs
print(index)
print(values)解释
在以下示例中，我们使用Python列表创建了一个没有索引表示的Pandas系列。
输出结果
0 -2.3 1 NaN 2 9.0 3 6.5 4 -5.0 5 -8.0 6 NaN dtype: float64 RangeIndex(start=0, stop=7, step=1) [-2.3 nan 9. 6.5 -5. -8. nan]
该s.index属性通常会返回一个ndarray，但在这种情况下，我们在创建系列时没有指定任何索引值。因此，我们可以将索引值视为RangeIndex格式。