Pandasで行名を取得する方法について

2025年7月18日

Pandasでは、行名（インデックス）はデータ分析やデータ加工の基礎となる重要な要素です。

この記事では、行名を取得・活用するための基本から応用までを、順を追って丁寧に解説します。

行名（インデックス）とは何か？

Pandasでは、各行に自動または手動で設定される「識別子」がインデックス（＝行名）です。

行を一意に識別するためのラベルとして使われます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '名前': ['田中', '鈴木', '佐藤'],
    '年齢': [25, 30, 22]
}, index=['A001', 'A002', 'A003'])

print(df)

       名前  年齢
A001  田中  25
A002  鈴木  30
A003  佐藤  22

この A001, A002, A003 が行名（インデックス）に相当します。

行名を取得するには、DataFrameの index 属性を参照します。

print(df.index)

出力は次のような Index オブジェクトになります。

Index(['A001', 'A002', 'A003'], dtype='object')

この Index は pandas.Index 型のイミュータブル（変更不可）な配列であり、リストのように扱えますが、完全なリストではありません。

print(type(df.index))  # <class 'pandas.core.indexes.base.Index'>

インデックスを通常のリストとして扱いたい場合は、list() で明示的に変換します。

row_names = list(df.index)
print(row_names)
# 出力: ['A001', 'A002', 'A003']

Index オブジェクトは順序付きのため、リストのようなスライスも可能です。

print(df.index[:2])  # Index(['A001', 'A002'], dtype='object')

行名は個別に変更できないため、全体を一括で置き換える必要があります。

df.index = ['行1', '行2', '行3']
print(df)