Да, путь - это вызов .index
:
dataset = pd.DataFrame({'TweetID':list('abcdef'),
'B':[4,5,4,5,5,4],
'C':[7,8,9,4,2,3]})
print (dataset)
B C TweetID
0 4 7 a
1 5 8 b
2 4 9 c
3 5 4 d
4 5 2 e
5 4 3 f
dataset = dataset.set_index("TweetID")
print(dataset.index)
Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype='object', name='TweetID')
Для Серии есть 2 пути - Index.to_series
из Series
конструктора (если не указан по умолчанию rangeindex):
print(dataset.index.to_series())
TweetID
a a
b b
c c
d d
e e
f f
Name: TweetID, dtype: object
print(pd.Series(dataset.index))
0 a
1 b
2 c
3 d
4 e
5 f
Name: TweetID, dtype: object
Если MultiIndex
, то можно указать уровень по имени:
dataset = dataset.set_index(["TweetID", 'B'])
print(dataset)
C
TweetID B
a 4 7
b 5 8
c 4 9
d 5 4
e 5 2
f 4 3
print(dataset.index.get_level_values('TweetID'))
Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype='object', name='TweetID')
или по позициям:
print(dataset.index.get_level_values(0))
Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], dtype='object', name='TweetID')
(он тоже работает с одним индексом, но там dataset.index
достаточно)