Python 熊猫：将列表转换为int64index

假设我在pandas中有一个数据帧

df

，行为0到99，我只想保留列表

x

中的

df

行

假设list

x

有一些值，比如基于一些可以更改的编程逻辑的

[3,10,71]

如果我尝试访问

df[df.index[x]，'SomeColName']

我通常会收到一个错误，说

TypeError:unhable type:'Int64Index'

如何将

列表

转换为

int64索引

类型

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我使用的是Python 3.4。

这里不需要将列表转换为索引-如果您想访问特定的行和列，可以使用

iloc

：

df.iloc[[3, 10, 71], 'SomeColName']

这将返回“SomeColName”列第3、10和71行的数据帧视图

如果要删除所有其他行和列，可以将名称

df

重新指定给此视图

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编写

df[df.index[x]，df.index[x]

实际上试图找到两个名为

df.index[x]

和

'SomeColName'

的列。由于列名需要可散列，熊猫在查找

df.index[x]

时会出现一个错误（索引对象是可变的）。

实际上，在

df.loc[[3,10,71]，'SomeColName']

当行标记为

3、10和71

而不是每个seAh的行

3、10和71时，您的答案会返回
SomeColName
中的值，如果您想要
iloc
（而不是
loc
）-我已经编辑过了。