pd.DataFrame. 不保留索引列
时间: 2023-11-03 14:04:47 浏览: 49
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。
相关问题
pd.DataFrame. 取消索引列
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。
pd.DataFrame输入指定行数的pd.DataFrame
pd.DataFrame是pandas库中的一个数据结构,用于存储二维表格数据。你可以通过指定行数来输入一个pd.DataFrame。
你可以使用pd.DataFrame()构造函数来创建一个新的pd.DataFrame。该函数有很多参数,但是你可能最常用的是“data”和“index”参数。
例如,你可以使用下面的代码创建一个新的pd.DataFrame,其中包含5行数据,索引为0到4的行索引:
```
import pandas as pd
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]]
df = pd.DataFrame(data=data, index=[0, 1, 2, 3, 4])
print(df)
```
输出:
```
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
3 10 11 12
4 13 14 15
```
你也可以使用“columns”参数指定列名称:
```
import pandas as pd
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]]
df = pd.DataFrame(data=data, index=[0, 1, 2, 3, 4], columns=['a', 'b', 'c'])
print(df)
```
输出:
```
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
3 10 11 12
4 13 14 15
```