从Series中获取索引和值

我在 pandas 中进行选择和索引时有点缓慢。

我有一个日期时间系列，我试图从中选择某些元素及其日期时间索引，以便将它们附加到新系列中。 例子：

import pandas as pd

x=pd.Series([11,12,13,14,15,16,17,18,19,20])
for i in range(len(x)):
    print x.ix[i]

给出输出：

runfile('C:/Users/AClayton/WinPython-64bit-2.7.5.3/python-2.7.5.amd64/untitled6.py', wdir='C:/Users/AClayton/WinPython-64bit-2.7.5.3/python-2.7.5.amd64')
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

我想要输出

1  11
2  12
3  13
4  14
5  15
etc

无论如何也要获取索引吗？ （我不仅仅是想打印它，我想将一些附加到一个新系列中。例如，将所有可被二整除的数字及其索引添加到一个系列中）。

抱歉，如果这是显而易见的，这是漫长的一天。

要获取索引和值，您可以迭代系列。请注意，默认索引从0，不是来自1:

>>> for i, v in x.iteritems():
...    print i, v
...
0 11
1 12
2 13
3 14
4 15
5 16
6 17
7 18
8 19
9 20

当然，您可以为系列分配自定义索引：

>>> x.index = range(1, 6)*2
>>> for i, v in x.iteritems():
...    print i, v
...
1 11
2 12
3 13
4 14
5 15
1 16
2 17
3 18
4 19
5 20

不完全明白你的意思“我想将一些内容添加到新系列中”，但您可以使用以下方式访问索引index财产：

>>> x.index
Int64Index([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5], dtype='int64')

或将其移至系列中，制作数据框：

>>> x.reset_index()
   index   0
0      1  11
1      2  12
2      3  13
3      4  14
4      5  15
5      1  16
6      2  17
7      3  18
8      4  19
9      5  20

[10 rows x 2 columns]