我有一个针对特定股权的公司行为的数据框。它看起来像这样：
0 Declared Date Ex-Date Record Date
BAR_DATE
2018-01-17 2017-02-21 2017-08-09 2017-08-11
2018-01-16 2017-02-21 2017-05-10 2017-06-05
除了它有数百行，但这并不重要。我从其中一个列创建了索引“BAR_DATE”，这是0来自BAR_DATE之上。
我想要做的是能够引用数据帧的特定元素并返回索引值，或者BAR_DATE，我认为它会是这样的：
index_value = cacs.iloc[5, :].index.get_values()
除了index_value成为列名，而不是索引。现在，这可能源于对pandas数据帧中索引的理解不足，因此对于其他人来说，这可能或者可能不容易解决。
我查看过其他一些问题，包括this one，但它也会返回列值。
答案 0 :(得分：2)
你的代码非常接近，但你只需要比你需要的更进一步。
# creates a slice of the dataframe where the row is at iloc 5 (row number 5) and where the slice includes all columns
slice_of_df = cacs.iloc[5, :]
# returns the index of the slice
# this will be an Index() object
index_of_slice = slice_of_df.index
从这里我们可以使用Index对象上的文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Index.html
# turns the index into a list of values in the index
index_list = index_of_slice.to_list()
# gets the first index value
first_value = index_list[0]
关于Index最重要的一点是它是一个自己的对象，因此如果我们想要一个索引以外的东西，我们需要将它改为我们期望使用的类型。这是文档可以提供巨大帮助的地方。
编辑：事实证明，在这种情况下，iloc返回一个Series对象，这就是解决方案返回错误值的原因。知道这一点，新的解决方案将是：
# creates a Series object from row 5 (technically the 6th row)
row_as_series = cacs.iloc[5, :]
# the name of a series relates to it's index
index_of_series = row_as_series.name
这将是单行索引的方法。您可以将前一种方法用于多行索引，其中返回值为DataFrame而不是Series。
不幸的是，我不知道如何将Series强制转换为DataFrame单行切片，而不是显式转换：
row_as_df = DataFrame(cacs.iloc[5, :])
虽然这样可行，并且第一种方法很乐意接受并返回索引，但可能有一个原因是为什么Pandas没有为单行切片返回DataFrame所以我对此犹豫不决提供此解决方案。