pd.DataFrame. 取消索引列

可以使用 `reset_index()` 方法来取消索引列，例如：

import pandas as pd

# 创建一个带有索引列的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)

# 取消索引列
df = df.reset_index(drop=True)
print(df)

输出结果：

   A  B
a  1  4
b  2  5
c  3  6

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在 `reset_index()` 方法中，`drop=True` 表示不保留原来的索引列。如果不加这个参数，那么新的 DataFrame 中就会同时存在原来的索引列和重新生成的数字索引列。

相关问题

pd.DataFrame. 不保留索引列

在创建DataFrame时，可以使用参数`index=False`来指定不保留索引列。

例如：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)

# 输出：
#    A  B  C
# a  1  4  7
# b  2  5  8
# c  3  6  9

df_no_index = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'], index=False)
print(df_no_index)

# 输出：
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

可以看到，第二个DataFrame中不保留了原来的索引列，生成了新的默认索引列。

python 如何设置pd.DataFrame的两列作为索引

在Python的pandas库中，如果你想将DataFrame的两列设置为复合索引（即多级索引或多列索引），你可以使用`set_index()`函数，并提供两个列名作为参数。这里是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df
data = {
   'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
   'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 设置'A'和'B'列作为复合索引
index_cols = ['A', 'B']
df.set_index(index_cols, inplace=True)

print(df)

在这个例子中，`inplace=True`表示直接在原数据框上修改，如果你不想改变原始数据框，可以去掉这个参数。