Comment obtenir les noms (titres, labels) associés aux lignes d'un tableau de données (dataframe) avec pandas ?

Exemple de comment obtenir les noms (titres, labels) associés aux lignes d'un tableau de données (data frame) avec pandas sous python:

Obtenir le noms associés aux lignes d'une data frame

Soit une data frame nommée df, pour obtenir le noms associés aux lignes on peut faire comme ceci:

>>> df.index

Obtenir le noms associés aux lignes d'une data frame (Exemple 1)

Créons une simple data frame

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> data = np.arange(1,13)
>>> data = data.reshape(3,4)
>>> data
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12]])
>>> columns = ['Home','Car','Sport','Food']
>>> index = ['Alice','Bob','Emma']
>>> df = pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
>>> df
       Home  Car  Sport  Food
Alice     1    2      3     4
Bob       5    6      7     8
Emma      9   10     11    12

On peut alors retrouver le noms associés aux lignes comme ceci:

>>> df.index
Index(['Alice', 'Bob', 'Emma'], dtype='object')

Obtenir le noms associés aux lignes d'une data frame (Exemple 2)

Autre exemple avec le fichier csv suivant train.csv (que l'on peut télécharger sur kaggle):

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv('train.csv')
>>> df.index
RangeIndex(start=0, stop=1460, step=1)

ici il n'existe pas de noms associés aux lignes du tableau

Sélectionner une ligne d'une data frame

Exemple 1:

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> data = np.arange(1,13)
>>> data = data.reshape(3,4)
>>> columns = ['Home','Car','Sport','Food']
>>> index = ['Alice','Bob','Emma']
>>> df = pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
>>> df
       Home  Car  Sport  Food
Alice     1    2      3     4
Bob       5    6      7     8
Emma      9   10     11    12
>>> df.loc['Bob',:]
Home     5
Car      6
Sport    7
Food     8
Name: Bob, dtype: int64
>>> df.loc['Bob',['Car','Food']]
Car     6
Food    8
Name: Bob, dtype: int64

Exemple 2:

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv('train.csv')
>>> df.loc[0,:]
Id                     1
MSSubClass            60
MSZoning              RL
LotFrontage           65
LotArea             8450
Street              Pave
Alley                NaN
LotShape             Reg
LandContour          Lvl
Utilities         AllPub
LotConfig         Inside
LandSlope            Gtl
Neighborhood     CollgCr
Condition1          Norm
Condition2          Norm
BldgType            1Fam
HouseStyle        2Story
OverallQual            7
OverallCond            5
YearBuilt           2003
YearRemodAdd        2003
RoofStyle          Gable
RoofMatl         CompShg
Exterior1st      VinylSd
Exterior2nd      VinylSd
MasVnrType       BrkFace
MasVnrArea           196
ExterQual             Gd
ExterCond             TA
Foundation         PConc
                  ...   
BedroomAbvGr           3
KitchenAbvGr           1
KitchenQual           Gd
TotRmsAbvGrd           8
Functional           Typ
Fireplaces             0
FireplaceQu          NaN
GarageType        Attchd
GarageYrBlt         2003
GarageFinish         RFn
GarageCars             2
GarageArea           548
GarageQual            TA
GarageCond            TA
PavedDrive             Y
WoodDeckSF             0
OpenPorchSF           61
EnclosedPorch          0
3SsnPorch              0
ScreenPorch            0
PoolArea               0
PoolQC               NaN
Fence                NaN
MiscFeature          NaN
MiscVal                0
MoSold                 2
YrSold              2008
SaleType              WD
SaleCondition     Normal
SalePrice         208500
Name: 0, dtype: object

Références