Как получить данные колонки индексов Pandas DataFrame?

#python #pandas #dataframe #matplotlib

Считываю данные:

data = pd.read_csv('data.csv',';', index_col=['month'], parse_dates=['month'], dayfirst=True)


Смотрю на них:

print data.shape
print data.columns
data.head()


Вывод:

(168, 1)
Index([u'milk'], dtype='object')


   month    milk
1962-01-01  589
1962-02-01  561
1962-03-01  640
1962-04-01  656
1962-05-01  727


В какой-то момент мне необходимо построить график количества во времени. Каким образом
получить данные колонки индексов (month)? Напомню, что мы ее указали индексом и в данных
у нас только одна колонка с количеством. Конечно, можно отобразить как data.plot(),
но мне хотелось бы сделать это вызвав plot у matplotlib.

Дополнительно вопрос о лучших практиках: в каких случаях обоснованно / следует использовать
данные в качестве индекса?
    

Ответы

Ответ 1

Судя по выводу data.head(), вы либо не указали параметр index_col=['month'] либо
он отработал не так как ожидалось и столбец month оказался обычным столбцом, вместо
того чтобы стать индексом.

Чтобы получить значения индекса DataFrame'а, достаточно воспользоваться атрибутом
DataFrame.index.

Пример:

In [129]: df = pd.DataFrame({'val':np.random.rand(100)}, index=np.arange(100, 200))

In [130]: df
Out[130]:
          val
100  0.924396
101  0.960312
102  0.728403
103  0.435330
104  0.599777
..        ...
195  0.055345
196  0.560087
197  0.049506
198  0.819265
199  0.231141

[100 rows x 1 columns]

In [131]: plt.plot(df.index, df['val'])
Out[131]: []






UPDATE: если на оси X - дата/время, то проще воспользоваться Pandas для визуализации:

In [154]: df = pd.read_csv(r'C:\download\data.csv', sep=';', parse_dates=True, index_col=0)

In [155]: df
Out[155]:
            milk
month
1962-01-01   589
1962-02-01   561
1962-03-01   640
1962-04-01   656
1962-05-01   727

In [156]: df.plot(y='milk')
Out[156]: 




Значения индекса DataFrame:

In [157]: df.index
Out[157]: DatetimeIndex(['1962-01-01', '1962-02-01', '1962-03-01', '1962-04-01',
'1962-05-01'], dtype='datetime64[ns]', name='month', freq=None)