Python 如何按轴选择表的行索引或列索引

在pandas表中，行索引和列索引有一个非常相似的界面，一些操作允许通过参数

axis

沿行和列进行操作。（例如，还有更多。）

但如何通过指定轴来访问（读写）行索引或列索引

# Instead of this
if axis==0:
    table.index = some_function(table.get_index_by_axis(axis))
else:
    table.column = some_function(table.get_index_by_axis(axis))

# I would like to simply write:
newIndex = some_function(table.get_index_by_axis(axis))
table.set_index_by_axis(newIndex, axis=axis)

是否存在类似于

get\u index\u by\u axis

和

set\u index\u by\u axis

的内容

更新： 数据帧具有允许按索引选择轴的属性。但是，这是只读的。指定新值不会对表产生影响

index = table.axes[axis]         # Read an index
newIndex = some_function(index)  
table.axes[axis] = newIndex      # This has no effect on table.

---

我查看了pandas源代码以了解axis关键字是如何使用的。有一个方法

\u get\u axis\u name

将轴作为参数

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

传入轴参数：

>>> df._get_axis_name(axis=0)
'index'

>>> df._get_axis_name(axis=1)
'columns'

您可以将其与

getattr

或

setattr

一起使用

>>> getattr(df, df._get_axis_name(axis=0))
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

>>> getattr(df, df._get_axis_name(axis=1))
Index(['A', 'B'], dtype='object')

使用：

---

好主意。但它依赖于未被记录的大熊猫特征。考虑到“列”和“索引”有如此多的相似之处，我想知道为什么没有为它们建立抽象。是的，这将是一个很好的添加功能。我遇到你的问题是因为我正要问同样的问题。

import pandas as pd 

def apply_axis(df, axis, func):
    old_index = df.axes[axis]
    new_index = old_index.map(func)
    df = df.set_axis(new_index, axis=axis)
    return df

def some_function(x):
    return x+x

df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3],
                   'b': [10,20,30],
                   'c': [100,200,300],
                   'd': [1000,2000,3000]})
#    a   b    c     d
# 0  1  10  100  1000
# 1  2  20  200  2000
# 2  3  30  300  3000

ret = apply_axis(df=df, axis=0, func=some_function)
#    a   b    c     d
# 0  1  10  100  1000
# 2  2  20  200  2000
# 4  3  30  300  3000

ret = apply_axis(df=df, axis=1, func=some_function)
#   aa  bb   cc    dd
# 0  1  10  100  1000
# 1  2  20  200  2000
# 2  3  30  300  3000