如何在Python Pandas中通过列名获取列索引？

在Pandas中，我们通常使用列名来处理数据，但是有时候我们需要获取列索引来进行一些操作。这篇文章将讨论如何在Python Pandas中通过列名获取列索引，让你的数据分析和处理更加高效。

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Pandas中的列索引

在Pandas中，有两种类型的索引：行索引和列索引。行索引是由数据帧的每一行形成的，使用数字标识。列索引是由数据帧的每一列形成的，使用列名或者列标识符来标识。

我们在处理Pandas数据时通常使用列名，而不是列索引。但是在有些情况下，我们需要获取列名对应的列索引，比如操作多列数据、绘制柱状图等。

接下来，我们将展示如何使用列名获取列索引。

通过列名获取列索引

我们可以通过pandas.DataFrame.columns属性获取数据帧的列索引。该属性返回一个Index的对象，包含所有列名。我们可以使用Index.get_loc方法，根据列名找到相应的列索引，这个方法可以减少我们在处理数据时需要手动计算列索引的烦恼。

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'name': ['Tom', 'John', 'Amy'], 'age': [12, 23, 13], 'gender': ['M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 通过列名获取列索引
index = df.columns.get_loc('age')
print(index)

输出结果为：

这个结果的意思是，列‘age’是数据框的第二列（从0开始）。

我们再来看一个更加复杂的例子，当我们有多列需要操作时，这个方法将会帮助我们更加高效的获取所需的列索引。

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'name': ['Tom', 'John', 'Amy'], 'age': [12, 23, 13], 'gender': ['M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 需要进行操作的列名列表
columns = ['age', 'gender']

# 获取需要操作的列索引
indices = [df.columns.get_loc(column) for column in columns]

# 输出列索引
print(indices)

输出结果为：