Python Can'；t从数据帧列表中获取索引位置

我试图通过使用python中的内置方法索引，从数据帧列表中获取数据帧的位置。我的代码如下：

df1 = pd.DataFrame([1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame([4, 5, 6])
df3 = pd.DataFrame([7, 8, 9])   

dfs = [df1, df2, df3]
for df in dfs:
    print(dfs.index(df))

其中，它只返回0，后跟ValueError，而不是预期的0、1和2：

ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我知道此错误通常来自数据帧比较，我尝试添加.all（），但没有效果

如果我将列表更改为字符串、int或它们的混合列表，则没有任何问题

我试着四处搜索，但没有找到关于这个特定错误的任何信息

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我知道我可以很容易地添加一个额外的变量，在列表的每次迭代中不断添加1，但我真的很想知道我做错了什么。

使用

枚举
：

for i, df in enumerate(dfs):
    print(i)

我猜你想做这样的事情：

dfs = [df1, df2, df3]
for i, df in enumerate(dfs):
    print(i)

这不是一个与熊猫有关的问题。这只是Python的问题。
正如其他人所说，您可以使用
枚举
来做您想做的事情

至于为什么你所尝试的不起作用：

list.index（item）
查找列表的第一个元素，以便
element==item
。作为一个例子，考虑<代码> DF= DFS（0）< /代码>。当我们调用
dfs.index（df）
时，我们首先检查
df==
是否为
dfs
的第一个元素。换句话说，我们正在检查
df==df
。如果您在解释器中键入此项，您会发现这将为您提供一个
DataFrame
的
True
s。这是一个<代码>数据文件< /Cord>对象——但是Python想知道的是它是否应该将这个对象视为<代码> Trime< /Cord>。所以它需要将这个
数据帧
转换成一个
bool
。它试图通过
bool（df==df）
实现这一点，这依赖于
pandas
实现将任何
数据帧
转换为
bool
的方法。然而，没有这样的方法，而且理由充分——因为正确的方法是不明确的。因此，此时
pandas
引发了您看到的错误

总之：
index
要有意义，对象必须有一些相等的概念（
=
），但是
DataFrame
没有这样的概念，这是有充分理由的

如果在将来的问题中，您需要在
数据帧
的列表中找到
数据帧
的索引，则首先必须确定相等的概念。一个合理的概念是，如果所有的值都相同。然后可以定义如下函数：

def index(search_dfs, target_df):
    for i, search_df in enumerate(search_dfs):
        if (search_df.values == target_df.values).all():
            return i
    return ValueError('DataFrame not in list')

index(dfs, df[2])
Out: 2

您尝试过enumerate（）吗？ie
对于枚举中的i，df（dfs）：打印（i）
这与问题无关。这只是一个Python问题。我对放置pandas标记犹豫不决，但该错误确实直接导致了数据帧问题，因此我添加了该标记。对我来说，这很像pandas问题。因为您希望获取列表中项目的索引，这是Python。老实说，我认为您没有正确阅读该问题，他们更感兴趣的是为什么
index
失败，以及为什么
pandas
抛出了
pandas
错误。好了，我现在了解了您实际要查找的信息。因为基本上您试图在列表中找到一个数据帧，该数据帧等于dfs中的df:for I，枚举（dfs）中的d：如果d==df:print（i），则会给出相同的错误消息。索引仅返回一个布尔值，例如df.column_name（“abc”），对于每个索引，如果column_name的值在数据帧df中为“abc”，则返回True，其余为False。因此，为了检索索引的值，您可以使用df.column_name（“abc”）.values。我认为您将python中的内置索引方法与pandas中的.index命令混合在一起。是的，似乎是这样。