pd.DataFrame. 取消索引列
时间: 2023-11-03 09:14:30 浏览: 120
可以使用 `reset_index()` 方法来取消索引列,例如:
``` python
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:
```python
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。
pd.DataFrame获取列
使用`pd.DataFrame`可以很方便地获取列。你可以通过列名或索引来获取指定的列。以下是两种常用的方法:
1. 使用列名:
```python
df['列名']
```
示例:
```python
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
column_A = df['A'] # 获取'A'列
```
2. 使用索引:
```python
df.iloc[:, 索引]
```
示例:
```python
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
column_0 = df.iloc[:, 0] # 获取第一列
```
在这两种方法中,返回的是一个`Series`对象,如果你想要返回一个`DataFrame`对象,可以将列名作为列表传递给`pd.DataFrame`的参数。
希望这能帮到你!如果还有其他问题,请继续提问。