Python 将数据帧索引值提取到numpy数组中

几个小时过去了，我找不到解决这个小问题的工具。我想将熊猫数据帧的索引值计数提取到numpy数组中

以下是一个例子：

df = pd.DataFrame({'item' : [1,2,3], 'quantity': [10,15,22]})

我已经做到了：

r = np.array(df.index.value_count.tolist())

但这似乎大错特错，但我不能做得更好，它也不起作用。老实说，我不知道该怎么做才能让它起作用。我正努力做到这一点：

r = [0,1,2]

在此方面的任何帮助都将不胜感激

见下文：

r = np.array(df.index.values.tolist())

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这将把df的索引值转换为一个列表，然后再转换为一个numpy数组。

索引值是唯一的，所以我不确定索引值的计数是什么意思：r=df.index.values.tolist应该可以为您提供索引值列表，正如katardin所说，计算索引值没有多大意义。你的头衔没有提到计数，这就是你想要做的吗？请澄清你的问题。谢谢，这给了我一个数组。我在它之后做了r=np.array2stringr，分隔符='，'，它成功了。有没有一种更为简练的方法来做到这一点？你的目标到底是什么？除非修改，否则新数据帧的默认索引是从0开始的一个非常简单的数字序列。为条形图创建分类索引值，但我发现数组可以正常工作。谢谢。为什么用这个代替df.index.to_numpy？如果您使用的是较旧版本的Pandas，甚至可以只使用df.index.values。